使用函数在每列中获取均值/中位数/众数/四分位数/分位数

时间:2018-09-23 01:19:44

标签: python python-3.x pandas jupyter-notebook

我是jupyter笔记本电脑的新手,想知道如何在函数中获取列的分位数:

DataFrame:

num_likes | num_post | ... | 
464.0     | 142.0    | ... |
364.0     | 125.0    | ... |
487.0     | 106.0    | ... |
258.0     | 123.0    | ... |
125.0     | 103.0    | ... |

myFunction:

def myFunction(x):
    q22 = dataframe["num_likes"].quantile(0.22)
    q45 = dataframe["num_likes"].quantile(0.45)
    qc = q45 - q22
    k = 3

    if x >= q45 + k * qc:
        return q45 + k * qc
    elif x <= q22 - k * qc:
        return q22 - k * qc

现在,由于我不知道如何获取它,因此我最终为每个具有的列运行该函数。另外,我尝试运行它,看来它不起作用

data["num_likes"].apply(lambda x : myFunction(x))[:5]

此外,结果似乎是错误的,因为我没有看到任何回报

    num_likes | num_post | ... | 
    NaN       | None     | ... |
    NaN       | None     | ... |
    NaN       | None     | ... |
    NaN       | None     | ... |
    NaN       | None     | ... |

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

得到None的原因是因为if-elseif块中没有路径返回true,所以myFunction返回了None。您是说if-else吗?

除了清理您所拥有的东西外,我会做的事情也有所不同。首先q22,q45和qc仅需要计算一次(基于上述逻辑),并且可以将它们传递到函数中,而不是每次在函数中计算一次。其次,在这种情况下,您无需创建lambdaapplydocs)需要一个可调用的python(您的函数),并且可以像下面那样传递其他参数。

df = pd.DataFrame({
    'num_likes': [464.0, 364.0, 487.0, 258.0, 125.0],
    'num_post': [142.0, 125.0, 106.0, 123.0, 103.0]
})

def myFunction(x, q22, q45, qc):
    k = 3

    if x >= q45 + k * qc:
        return q45 + k * qc
    elif x <= q22 - k * qc:
        return q22 - k * qc
    else:
        return -1

q22 = df["num_likes"].quantile(0.22)
q45 = df["num_likes"].quantile(0.45)
qc = q45 - q22

# pass additional arguments in an tuple, they will be passed to myFunction
df.num_likes.apply(myFunction, args=(q22, q45, qc))

# this will return a series which can be assigned to new column
# 0   -1
# 1   -1
# 2   -1
# 3   -1
# 4   -1
# Name: num_likes, dtype: int64