Pandas DataFrame quantile() 方法
实例
返回每列 0.2 分位数处的值：
import pandas as pddata = [[1, 1, 2], [6, 4, 2], [4, 2, 1], [4, 2, 3]]df = pd.DataFrame(data)print(df.quantile(0.2))
定义与用法
quantile() 方法计算给定轴上值的分位数。默认轴为行。
通过指定列轴 (axis='columns'), quantile() 方法按列计算分位数，并返回每个 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 | Float Array | 可选, 默认值 0.5。指定要计算的分位数 |
| axis | 0 1 'index' 'columns' | 可选, 需要检查的轴, 默认值 0。 |
| numeric_only | True False | 可选。 指定是否仅检查数值。 默认值 True |
| interpolation | 'higher' 'linear' 'lower' 'midpoint' 'nearest' | 可选。 指定要使用的插值方法 |
返回值
一个带分位数的 Series 或者 DataFrame 对象。
如果 q 参数是浮点，则返回值将是 Series 对象。
如果 q 参数是数组，则返回值将是一个 DataFrame 对象。
此函数不更改原始 DataFrame 对象