Pandas 如何计算给定列的百分位数统计信息

在数据处理中，百分位数是一个常用的统计量。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas计算给定列的百分位数统计信息。

阅读更多：Pandas 教程

百分位数概述

百分位数是统计中的概念。一般来说，第p个百分位数是这样一个值，它使得至少有p%的数据项小于或等于这个值，且至少有(100-p)%的数据项大于或等于这个值。例如，第50个百分位数就是数据项的中位数。

Pandas计算百分位数的函数

在Pandas中，我们可以使用percentile()函数来计算给定列的百分位数统计信息。该函数包含两个必需的参数：目标列名和百分位数。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = df["column_name"].quantile(0.75)

print("75th percentile: ", result)

在上面的代码中，我们读取了一个CSV文件，并使用quantile()函数计算了目标列的第75个百分位数。quantile()函数可以接受一个百分位数参数，可以是一个浮点数，也可以是一个表示0到1范围内百分比的小数。

应用Pandas计算百分位数

为了更好地理解如何使用Pandas计算百分位数，我们可以分析一个更详细的示例。我们使用以下数据集作为示例：

在这个数据集中，我们有一列Age表示年龄，一列Score表示分数。我们想要计算Score列的第50个和第80个百分位数；以及分男女计算Score列的第75个百分位数。

下面是计算这些百分位数的Pandas代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

# 计算Score列的第50个百分位数
p50 = df["Score"].quantile(0.5)
print("50th percentile (all): ", p50)

# 计算Score列的第80个百分位数
p80 = df["Score"].quantile(0.8)
print("80th percentile (all): ", p80)

# 计算分男女的Score列的第75个百分位数
p75_m = df.loc[df["Gender"]=="M", "Score"].quantile(0.75)
p75_f = df.loc[df["Gender"]=="F", "Score"].quantile(0.75)
print("75th percentile (male): ", p75_m)
print("75th percentile (female): ", p75_f)

在上面的代码中，我们首先读取了数据文件。然后，我们分别计算了Score列的第50个和第80个百分位数。最后，我们根据男女分类计算了Score列的第75个百分位数。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas计算给定列的百分位数统计信息。百分位数是一种常见的统计量，可以用来描述一组数据的分布情况。Pandas的quantile()函数提供了简单而强大的计算百分位数的功能，可以满足各种数据处理需求。