Question

目前，Pandas的median个对象上有一个GroupBy方法。

是否有办法在分组上计算任意percentile（请参阅：http://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.percentile.html）？

中位数是用q=50计算百分位数。

Answer 1

您需要quantile方法：

In [47]: df
Out[47]: 
           A         B    C
0   0.719391  0.091693  one
1   0.951499  0.837160  one
2   0.975212  0.224855  one
3   0.807620  0.031284  one
4   0.633190  0.342889  one
5   0.075102  0.899291  one
6   0.502843  0.773424  one
7   0.032285  0.242476  one
8   0.794938  0.607745  one
9   0.620387  0.574222  one
10  0.446639  0.549749  two
11  0.664324  0.134041  two
12  0.622217  0.505057  two
13  0.670338  0.990870  two
14  0.281431  0.016245  two
15  0.675756  0.185967  two
16  0.145147  0.045686  two
17  0.404413  0.191482  two
18  0.949130  0.943509  two
19  0.164642  0.157013  two

In [48]: df.groupby('C').quantile(.95)
Out[48]: 
            A         B
C                      
one  0.964541  0.871332
two  0.826112  0.969558

Answer 2

我找到了另一个有用的解决方案here

如果我必须使用groupby，则另一种方法可以是：

def percentile(n): def percentile_(x): return np.percentile(x, n) percentile_.__name__ = 'percentile_%s' % n return percentile_

使用以下调用，我可以获得与@TomAugspurger提供的解决方案相同的结果

df.groupby('C').agg([percentile(50), percentile(95)])

Answer 3

通过pandas >= 0.25.0，您还可以使用Named aggregation

一个例子是

import numpy
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': numpy.random.randint(1,3,size=100),'C': numpy.random.randn(100)})
df.groupby('A').agg(min_val = ('C','min'), percentile_80 = ('C',lambda x: x.quantile(0.8)))

计算Pandas GroupBy上的任意百分位数

3 个答案: