pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.quantile

DataFrameGroupBy.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear')

在给定分位数的返回值超过请求的轴，一个数字。

参数：

q：float或array-like，default 0.5（50％quantile）

0 <= q <= 1, the quantile(s) to compute

axis：{0,1，'index'，'columns'}（默认为0）

0或“index”表示逐行，1或“列”表示逐列

插值：{'linear'，'lower'，'higher'，'midpoint'，'nearest'}

版本0.18.0中的新功能。

当所需的分位数位于两个数据点i和j之间时，此可选参数指定要使用的插值方法：

• 线性：i +（j-i）*分数，其中分数是由i和j包围的指数的分数部分。
• 低：i。
• 高：j。
• 最近：i或j以最接近的。
• 中点：（i + j）/ 2。

返回：

分位数：Series或DataFrame

• 如果q是数组，将返回DataFrame，其中索引为q，列为self的列，值为分位数。
• 如果q是一个float，将返回一个系列，其中索引是self的列，值是分位数。

例子

>>> df = DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]),
                   columns=['a', 'b'])
>>> df.quantile(.1)
a    1.3
b    3.7
dtype: float64
>>> df.quantile([.1, .5])
       a     b
0.1  1.3   3.7
0.5  2.5  55.0