按大前N％分类大熊猫数据

Question

我有一个大熊猫系列（作为更大数据框的一部分），如下所示：

0        7416
1       10630
2        7086
3        2091
4        3995
5        1304
6         519
7        1262
8        3676
9        2371
10       5346
11        912
12       3653
13       1093
14       2986
15       2951
16      11859

我想根据以下分位数对行进行分组：

Top 0-5%
Top 6-10%
Top 11-25%
Top 26-50%
Top 51-75%
Top 76-100%

首先我开始在数据上使用pd.rank()，然后我计划然后使用pd.cut()将数据剪切成垃圾箱，但它似乎不接受前N％，而是接受显式bin边缘。有没有一种简单的方法在pandas中执行此操作，或者我是否需要创建一个lambda / apply函数来计算每个排序项应放在哪个bin中。

Answer 1

这是你的想法吗？

    select a.*, b.start_date, b.end_date, c.value_text
    from 
    val_tb a
    left join 
    record_tb b on a.record_id = b.record_id

Answer 2

略有修改版本：

  

pd.qcut（data，[0,0.05,0.1,0.25,0.5,0.75,1]）

否则，如果数据集低于0.05（5％），它会给我NaN。