已知一个数,如何获取它在一个pandas.series中的分位数,你可以理解为quantile的反函数
时间: 2023-05-29 10:03:21 浏览: 173
可以使用`pandas.Series.quantile`函数来获取指定分位数的值,然后遍历Series中的每个元素,找到和这个值相等的元素的索引,即可得到这个数在Series中的分位数。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 获取指定分位数的值
q = s.quantile(0.7)
# 遍历Series中的每个元素,找到和q相等的元素的索引
for i, x in s.iteritems():
if x == q:
print("分位数为:", i)
```
输出:
```
分位数为: 6
```
相关问题
pandas.series中,为quantile的反函数如何创建
在pandas.series中,可以使用pandas.quantile()函数来计算分位数。如果需要计算quantile的反函数,可以使用numpy.percentile()函数。该函数接受一个Series和一个分位数值作为参数,并返回该分位数值对应的原始数据值。示例代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算50%分位数
q = s.quantile(0.5)
# 计算50%分位数对应的原始数据值
x = np.percentile(s, q)
print(x) # 输出3.0
```
在上述代码中,我们计算了Series s的50%分位数,并使用numpy.percentile()函数计算了50%分位数对应的原始数据值。
pandas如何获取某一个数在series中的分位数
可以使用`quantile()`方法来获取某一个数在Series中的分位数。
例如,假设我们有一个Series `s`,包含以下数据:
``` python
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
```
我们可以使用`quantile()`方法来获取数字3在Series中的分位数,如下所示:
``` python
s.quantile(0.5)
```
这将返回数字3在Series中的中位数,即0.5分位数。如果要获取其他分位数,只需将0.5替换为相应的分位数即可。例如,要获取0.25分位数,可以使用以下代码:
``` python
s.quantile(0.25)
```
这将返回数字2在Series中的0.25分位数。