我想了解以下内容： 1）如何计算百分位数。 2）为什么python没有以排序顺序（我的期望）作为输出返回值 3）我的要求是要知道实际值低于x％的人口。怎么做？
由于
的Python-2
new=pd.DataFrame({'a':range(10),'b':[60510,60053,54968,62269,91107,29812,45503,6460,62521,37128]})
print new.describe(percentiles=[ 0,0.1 ,0.2,0.3,0.4, 0.50, 0.6,0.7,0.8 ,0.90,1 ])
答案 0 :(得分：0)
1）如何计算百分位数
90％百分位/分位数意味着10％的数据大于该值，90％的数据低于该值。默认情况下，它基于线性插值。这就是为什么在a列中，值增加0.9而不是原始数据值[0, 1, 2 ...]。如果要使用最近的值而不是插值，可以使用quantile method代替描述并更改插值参数。
2）为什么python没有将排序顺序的值（这是我的期望）作为输出返回给我
你的问题在这里不清楚。它确实以排序顺序返回值，根据.describe方法输出的输出索引：count，mean，std，min，从低到高的分位数，最大值。如果您只想要分位数而不是其他统计数据，则可以使用分位数方法。
3）我的要求是要知道实际值低于x％的人口。怎么做？
输出没有问题。这些分位数是准确的，但是当你的数据只有10个观测值时它们并不是很有意义。
编辑：我原本不清楚你是在尝试在频率表上做统计数据。我不知道大熊猫的直接解决方案，不涉及将数据移动到numpy数组。你可以使用numpy.repeat来获取一个原始观察列表，放回到熊猫中并进行描述性统计。
vals = np.array(new.a)
freqs = np.array(new.b)
observations = np.repeat(vals, freqs)