Pandas DataFrame quantile() 方法

定义和用法

quantile() 方法计算给定轴上的值的分位数。默认轴为行。

通过指定列轴(axis='columns'),quantile() 方法将按列计算分位数,并返回每行的平均值。

实例

返回每列中位于 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))

亲自试一试

语法

dataframe.quantile(q, axis, numeric_only, interpolation, method)

参数

qaxisnumeric_onlyinterpolationmethod 参数是关键字参数

参数 描述
q
  • 浮点数
  • 数组

可选。指定要计算的分位数。

默认为 0.5。

axis
  • 0
  • 1
  • 'index'
  • 'columns'

可选。要检查的轴。

默认为 0。

numeric_only
  • True
  • False

可选。指定是否仅检查数字值。

默认为 True。

interpolation
  • 'higher'
  • 'linear'
  • 'lower'
  • 'midpoint'
  • 'nearest'
可选。指定要使用的插值方法。
method
  • 'single'
  • 'table'

可选。规定是按列计算分位数('single')还是计算所有列的分位数('table')。

当选择 'table' 时,唯一允许的插值方法是 'nearest'、'lower' 和 'higher'。

返回值

包含分位数的 SeriesDataFrame 对象。

如果 q 参数是 Float,返回值将是 Series 对象。

如果 q 参数是 Array,返回值将是 DataFrame 对象。

此函数不会对原始 DataFrame 对象进行更改。