查找 Pandas DataFrame 列的分位数和十分位数排名

在数据分析中，我们通常需要对数据进行排名和分位数计算，以便更好地理解数据分布。在 Pandas 中，我们可以使用 quantile() 和 rank() 方法来实现这些计算。

quantile()

DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear') 方法可以计算 DataFrame 中某列的分位数，其中：

• q：指定要计算的分位数，取值范围为 [0, 1]，默认为 0.5，即计算中位数。
• axis：指定要计算的轴，0 表示列，1 表示行，默认为 0。
• numeric_only：如果为 True，则只计算数值类型的列，默认为 True。
• interpolation：指定计算时使用的插值方法，默认为 'linear'，可选 'lower'、'higher'、'midpoint'、'nearest'。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 计算 C 列的分位数
print(df['C'].quantile(q=0.25))  # 11.75
print(df['C'].quantile(q=0.5))   # 13.0
print(df['C'].quantile(q=0.75))  # 14.25

rank()

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False) 方法可以计算 DataFrame 中某列的排名，其中：

• axis：指定要计算的轴，0 表示列，1 表示行，默认为 0。
• method：指定计算排名时使用的方法，默认为 'average'，可选 'min'、'max'、'first'、'dense'。
• numeric_only：如果为 True，则只计算数值类型的列，默认为 None。
• na_option：指定处理缺失值的方式，默认为 'keep'，可选 'top'、'bottom'、'raise'。
• ascending：指定排名是否升序排列，默认为 True。
• pct：如果为 True，则将排名转换为百分比形式，默认为 False。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2, 4, 5], 'B': [6, 7, 10, 9, 8], 'C': [11, 12, 13, 15, 14]})

# 计算 C 列的排名
print(df['C'].rank())   # 1.0, 2.0, 3.0, 5.0, 4.0

# 计算 C 列的十分位数排名
print(df['C'].rank(pct=True))  # 0.2, 0.4, 0.6, 1.0, 0.8

以上就是查找 Pandas DataFrame 列的分位数和十分位数排名的方法介绍。