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寻找Pandas数据框架列的四分位数和十分位数等级

  • Post category:Python

要寻找Pandas数据框架列的四分位数和十分位数等级，我们可以使用Pandas提供的describe()方法以及quantile()方法。

首先，使用describe()方法获取数据框架列的基本描述性统计信息，包括均值、标准差、最大值、最小值、中位数以及第一、二、三四分位数。

import pandas as pd

# 创建数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 使用describe()方法获取列的描述性统计信息
print(df['A'].describe())

输出结果为：

count    5.000000
mean     3.000000
std      1.581139
min      1.000000
25%      2.000000
50%      3.000000
75%      4.000000
max      5.000000
Name: A, dtype: float64

接下来，我们可以使用quantile()方法获取数据框架列的任意分位数，包括四分位数、十分位数等级等。其中，四分位数指的是将数据分成四个等份，每个等份占25%；十分位数指的是将数据分成十个等份，每个等份占10%。举例来说，要获取数据框架列A的第1个四分位数，即25%分位数，可以这样写：

# 使用quantile()方法获取第1个四分位数
print(df['A'].quantile(q=0.25))

输出结果为2.0。

同理，要获取数据框架列A的第2个四分位数，即中位数，可以这样写：

# 使用quantile()方法获取第2个四分位数
print(df['A'].quantile(q=0.5))

输出结果为3.0。

如果要获取数据框架列A的第3个四分位数，即75%分位数，可以这样写：

# 使用quantile()方法获取第3个四分位数
print(df['A'].quantile(q=0.75))

输出结果为4.0。

同样的，我们可以使用quantile()方法获取任意十分位数等级。例如，要获取数据框架列A的第4个十分位数等级，即40%分位数，可以这样写：

# 使用quantile()方法获取第4个十分位数等级
print(df['A'].quantile(q=0.4))

输出结果为2.6。

以上就是使用Pandas获取数据框架列的四分位数和十分位数等级的完整攻略和实例。

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