Pandas DataFrame quantile() 方法
示例
返回每列 0.2 分位数的值
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()
方法计算给定轴上值的百分位数。默认轴为行。
通过指定列轴 (axis='columns'
), quantile()
方法按列计算百分位数,并返回每行的平均值。
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。指定要计算的百分位数。 |
axis | 0 |
可选,检查哪个轴,默认为 0。 |
numeric_only | True |
可选。指定是否仅检查数值。默认为 True |
interpolation | 'higher' |
可选。指定要使用的插值方法。 |
返回值
包含百分位数的 Series 或 DataFrame 对象。
如果 q 参数是浮点数,则返回值将是 Series 对象。
如果 q 参数是数组,则返回值将是 DataFrame 对象。
此函数不会对原始 DataFrame 对象进行更改。