Как рассчитать квантили по группам в Pandas

Редакция Кодкампа -

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для вычисления квантилей по группам в Pandas:

df.groupby('grouping_variable'). quantile ( .5 )

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: Расчет квантиля по группе

Предположим, у нас есть следующие Pandas DataFrame:

import pandas as pd

#create DataFrame 
df = pd.DataFrame({'team': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
 'score': [3, 4, 4, 5, 5, 8, 1, 2, 2, 3, 3, 5]})

#view first five rows
df.head ()

team score
0 1 3
1 1 4
2 1 4
3 1 5
4 1 5

В следующем коде показано, как вычислить 90-й процентиль значений в столбце «Очки», сгруппированных по столбцу «Команда»:

df.groupby('team'). quantile ( .90 )

 score
team 
1 6.5
2 4.0

Вот как интерпретировать вывод:

  • 90-й процентиль «очков» для команды 1 равен 6,5 .
  • 90-й процентиль «очков» для команды 2 равен 4,0 .

Пример 2. Расчет нескольких квантилей по группам

Следующий код показывает, как вычислить сразу несколько квантилей по группам:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
 'score': [3, 4, 4, 5, 5, 8, 1, 2, 2, 3, 3, 5]})

#create functions to calculate 1st and 3rd quartiles
def q1(x):
 return x. quantile ( 0.25 )

def q3(x):
 return x. quantile ( 0.75 )

#calculate 1st and 3rd quartiles by group
vals = {' score': [q1, q3]}

df.groupby('team').agg(vals)

 score
 q1 q3
team 
1 4.0 5.0
2 2.0 3.0

Вот как интерпретировать вывод:

  • Первый и третий квартиль баллов для команды 1 составляют 4,0 и 5,0 соответственно.
  • Первая и третья квартиль очков для команды 2 составляют 2,0 и 3,0 соответственно.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции в pandas:

Как найти максимальное значение по группе в Pandas
Как подсчитать наблюдения по группе в Pandas
Как рассчитать среднее значение столбцов в Pandas