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73_Pandas获取分位数/百分位数

news 2026/2/7 17:31:01

73_Pandas获取分位数/百分位数

使用 quantile() 方法获取 pandas 中 DataFrame 或 Series 的分位数/百分位数。

Quantile() 的基本用法
指定要获取的分位数/百分位数：参数 q
指定interpolation方法：参数interpolation
- 数据类型 dtype 的差异
指定行/列：参数axis
指定是否处理非数字值：参数 numeric_only
用于字符串上
用于日期时间
用于布尔值 bool

本文示例代码的pandas版本如下。请注意，规格可能因版本而异。以下面的DataFrame为例。

import pandas as pdprint(pd.__version__)
# 1.3.5df = pd.DataFrame({'col_1': range(11), 'col_2': [i**2 for i in range(11)]})
print(df)
#     col_1  col_2
# 0       0      0
# 1       1      1
# 2       2      4
# 3       3      9
# 4       4     16
# 5       5     25
# 6       6     36
# 7       7     49
# 8       8     64
# 9       9     81
# 10     10    100

Quantile() 的基本用法

默认情况下，DataFrame 的 quantile() 将每列的中值（1/2 分位数，第 50 个百分位数）返回为 Series。稍后将解释包含非数字列的情况。

print(df.quantile())
# col_1     5.0
# col_2    25.0
# Name: 0.5, dtype: float64print(type(df.quantile()))
# <class 'pandas.core.series.Series'>

如果从系列中调用 quantile()，中值将作为标量值返回。

print(df['col_1'].quantile())
# 5.0print(type(df['col_1'].quantile()))
# <class 'numpy.float64'>

元素类型根据原始数据类型和下述interpolation参数的设置而不同。

指定要获取的分位数/百分位数：参数 q

指定想要在第一个参数 q 中获得的 0.0 到 1.0 之间的分位数/百分比。

print(df.quantile(0.2))
# col_1    2.0
# col_2    4.0
# Name: 0.2, dtype: float64

列表中可以指定多种规格。在这种情况下，返回值将是一个 DataFrame。

print(df.quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]))
#       col_1  col_2
# 0.00    0.0    0.0
# 0.25    2.5    6.5
# 0.50    5.0   25.0
# 0.75    7.5   56.5
# 1.00   10.0  100.0print(type(df.quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0])))
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

如果指定多个Series，则返回值将为Series。

print(df['col_1'].quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]))
# 0.00     0.0
# 0.25     2.5
# 0.50     5.0
# 0.75     7.5
# 1.00    10.0
# Name: col_1, dtype: float64print(type(df['col_1'].quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0])))
# <class 'pandas.core.series.Series'>

指定interpolation方法：参数 interpolation

值interpolation方法由参数interpolation指定。默认值为“linear”.

print(df.quantile(0.21))
# col_1    2.1
# col_2    4.5
# Name: 0.21, dtype: float64print(df.quantile(0.21, interpolation='linear'))
# col_1    2.1
# col_2    4.5
# Name: 0.21, dtype: float64

“lower”使用较小的值，“higher”使用较大的值，“nearest”使用最接近的值。

print(df.quantile(0.21, interpolation='lower'))
# col_1    2
# col_2    4
# Name: 0.21, dtype: int64print(df.quantile(0.21, interpolation='higher'))
# col_1    3
# col_2    9
# Name: 0.21, dtype: int64print(df.quantile(0.21, interpolation='nearest'))
# col_1    2
# col_2    4
# Name: 0.21, dtype: int64

“midpoint”是前一个值和后一个值之间的中间值（平均值）。

print(df.quantile(0.21, interpolation='midpoint'))
# col_1    2.5
# col_2    6.5
# Name: 0.21, dtype: float64

数据类型 dtype 的差异

默认是线性interpolation，因此如果原始数据类型dtype是整数int，则会转换为浮点数float。请注意，即使该值与原始值相同，数据类型也会改变。

print(df.quantile(0.2))
# col_1    2.0
# col_2    4.0
# Name: 0.2, dtype: float64

在“lower”、“higher”和“nearest”的情况下，按原样使用原始值，因此数据类型保持不变。

print(df.quantile(0.2, interpolation='lower'))
# col_1    2
# col_2    4
# Name: 0.2, dtype: int64

指定行/列：参数axis

默认是按列处理，但如果 axis 参数设置为 1 或 ‘columns’，则会按行处理。

print(df.quantile(axis=1))
# 0      0.0
# 1      1.0
# 2      3.0
# 3      6.0
# 4     10.0
# 5     15.0
# 6     21.0
# 7     28.0
# 8     36.0
# 9     45.0
# 10    55.0
# Name: 0.5, dtype: float64

指定是否处理非数字值：参数 numeric_only

可以使用参数 numeric_only 指定是否处理非数字列。将 numeric_only 设置为 True 将仅定位数字列，并将其设置为 False 将定位所有类型的列。从pandas 2.0开始，numeric_only的默认值为False。在此之前确实如此。请注意，这取决于版本。

用于字符串上

以添加了字符串列的 DataFrame 为例。

df_str = df.copy()
df_str['col_3'] = list('abcdefghijk')
print(df_str)
#     col_1  col_2 col_3
# 0       0      0     a
# 1       1      1     b
# 2       2      4     c
# 3       3      9     d
# 4       4     16     e
# 5       5     25     f
# 6       6     36     g
# 7       7     49     h
# 8       8     64     i
# 9       9     81     j
# 10     10    100     kprint(df_str.dtypes)
# col_1     int64
# col_2     int64
# col_3    object
# dtype: object

如果参数 numeric_only 设置为 True，则仅以数字列为目标，并且排除字符串列。

print(df_str.quantile(numeric_only=True))
# col_1     5.0
# col_2    25.0
# Name: 0.5, dtype: float64

当以参数 numeric_only 设置为 False（从 pandas 2.0 开始默认）的字符串列为目标时，如果参数interpolation是“线性”（默认）或“中点”，则会发生错误。对于“lower”、“higher”和“nearest”，该值将是前一个值或根据字典顺序的前一个值。

# print(df_str.quantile())
# TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'# print(df_str.quantile(interpolation='midpoint'))
# TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'print(df_str.quantile([0.2, 0.21, 0.3], interpolation='lower'))
#       col_1  col_2 col_3
# 0.20      2      4     c
# 0.21      2      4     c
# 0.30      3      9     dprint(df_str.quantile([0.2, 0.21, 0.3], interpolation='higher'))
#       col_1  col_2 col_3
# 0.20      2      4     c
# 0.21      3      9     d
# 0.30      3      9     dprint(df_str.quantile([0.2, 0.21, 0.3], interpolation='nearest'))
#       col_1  col_2 col_3
# 0.20      2      4     c
# 0.21      2      4     c
# 0.30      3      9     d

用于日期时间

以添加了日期时间列的 DataFrame 为例。

df_dt = df.copy()
df_dt['col_3'] = pd.date_range('2023-01-01', '2023-01-11')
print(df_dt)
#     col_1  col_2      col_3
# 0       0      0 2023-01-01
# 1       1      1 2023-01-02
# 2       2      4 2023-01-03
# 3       3      9 2023-01-04
# 4       4     16 2023-01-05
# 5       5     25 2023-01-06
# 6       6     36 2023-01-07
# 7       7     49 2023-01-08
# 8       8     64 2023-01-09
# 9       9     81 2023-01-10
# 10     10    100 2023-01-11print(df_dt.dtypes)
# col_1             int64
# col_2             int64
# col_3    datetime64[ns]
# dtype: object

如果参数 numeric_only 设置为 True，则仅将数字列作为目标，并且将排除日期和时间列。

print(df_dt.quantile(numeric_only=True))
# col_1     5.0
# col_2    25.0
# Name: 0.5, dtype: float64

即使interpolation参数是“linear”（默认）或“midpoint”，日期和时间列也会正确interpolation。当然，“lower”、“higher”和“nearest”也是可以接受的。

print(df_dt.quantile([0.2, 0.21, 0.3]))
#       col_1  col_2               col_3
# 0.20    2.0    4.0 2023-01-03 00:00:00
# 0.21    2.1    4.5 2023-01-03 02:24:00
# 0.30    3.0    9.0 2023-01-04 00:00:00print(df_dt.quantile([0.2, 0.21, 0.3], interpolation='midpoint'))
#       col_1  col_2               col_3
# 0.20    2.0    4.0 2023-01-03 00:00:00
# 0.21    2.5    6.5 2023-01-03 12:00:00
# 0.30    3.0    9.0 2023-01-04 00:00:00print(df_dt.quantile([0.2, 0.21, 0.3], interpolation='lower'))
#       col_1  col_2      col_3
# 0.20      2      4 2023-01-03
# 0.21      2      4 2023-01-03
# 0.30      3      9 2023-01-04print(df_dt.quantile([0.2, 0.21, 0.3], interpolation='higher'))
#       col_1  col_2      col_3
# 0.20      2      4 2023-01-03
# 0.21      3      9 2023-01-04
# 0.30      3      9 2023-01-04print(df_dt.quantile([0.2, 0.21, 0.3], interpolation='nearest'))
#       col_1  col_2      col_3
# 0.20      2      4 2023-01-03
# 0.21      2      4 2023-01-03
# 0.30      3      9 2023-01-04

用于布尔值 bool

以添加了一列 boolean 布尔值的 DataFrame 为例。

df_bool = df.copy()
df_bool['col_3'] = [True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]
print(df_bool)
#     col_1  col_2  col_3
# 0       0      0   True
# 1       1      1  False
# 2       2      4   True
# 3       3      9  False
# 4       4     16   True
# 5       5     25  False
# 6       6     36   True
# 7       7     49  False
# 8       8     64   True
# 9       9     81  False
# 10     10    100   Trueprint(df_bool.dtypes)
# col_1    int64
# col_2    int64
# col_3     bool
# dtype: object

可以使用 select_dtypes() 排除 bool 列，也可以使用 astype() 将其转换为整数 int。

print(df_bool.select_dtypes(exclude=bool))
#     col_1  col_2
# 0       0      0
# 1       1      1
# 2       2      4
# 3       3      9
# 4       4     16
# 5       5     25
# 6       6     36
# 7       7     49
# 8       8     64
# 9       9     81
# 10     10    100print(df_bool.select_dtypes(exclude=bool).quantile())
# col_1     5.0
# col_2    25.0
# Name: 0.5, dtype: float64print(df_bool.astype({'col_3': int}))
#     col_1  col_2  col_3
# 0       0      0      1
# 1       1      1      0
# 2       2      4      1
# 3       3      9      0
# 4       4     16      1
# 5       5     25      0
# 6       6     36      1
# 7       7     49      0
# 8       8     64      1
# 9       9     81      0
# 10     10    100      1print(df_bool.astype({'col_3': int}).quantile())
# col_1     5.0
# col_2    25.0
# col_3     1.0
# Name: 0.5, dtype: float64