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))
语法
dataframe.quantile(q, axis, numeric_only, interpolation, method)
参数
q
、axis
、numeric_only
、interpolation
、method
参数是关键字参数。
参数 | 值 | 描述 |
---|---|---|
q |
|
可选。指定要计算的分位数。 默认为 0.5。 |
axis |
|
可选。要检查的轴。 默认为 0。 |
numeric_only |
|
可选。指定是否仅检查数字值。 默认为 True。 |
interpolation |
|
可选。指定要使用的插值方法。 |
method |
|
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
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。