Pandas DataFrame quantile() 方法
示例
返回每列在 0.2 分位数处的值
import pandas as pd
data = [[1, 1, 2], [6, 4, 2], [4, 2, 1], [4, 2, 3]]
df = pd.DataFrame(data)
print(df.quantile(0.2))
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定义和用法
quantile() 方法计算给定轴中值的分位数。默认轴是行。
通过指定列轴 (axis='columns')，quantile() 方法会按列计算分位数，并为每个 行 返回平均值。
语法
dataframe.quantile(q, axis, numeric_only, unterpolation)
参数
q、axis、numeric_only 参数是关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| q | 浮点数 数组 |
可选，默认为 0.5。指定要计算的分位数。 |
| axis | 0 |
可选，要检查的轴，默认为 0。 |
| numeric_only | True |
可选。指定是否仅检查数值。默认为 True |
| 插值 | 'higher' |
可选。指定要使用的插值方法。 |
返回值
一个包含分位数的 Series 或 DataFrame 对象。
如果 q 参数是浮点数，返回值将是一个 Series 对象。
如果 q 参数是数组，返回值将是一个 DataFrame 对象。
此函数不会修改原始 DataFrame 对象。
