pandas 计算分位数

在pandas中，可以使用`quantile()`函数来计算分位数。该函数的参数`q`表示要计算的分位数，取值范围为0到1之间。例如，`df.quantile(q=0.75)`可以计算出DataFrame `df` 的第三四分位数。\[1\]

另外，还可以使用`describe()`函数来获取数据的描述统计信息，包括分位数。通过设置`percentiles`参数，可以指定要计算的分位数。例如，`df.describe(percentiles=\[0.6\])`可以计算出DataFrame `df` 的第六分位数。\[2\]

需要注意的是，计算分位数时，可以使用不同的插值方法来处理分位点之间的数据。常用的插值方法有：`linear`、`lower`、`higher`、`nearest`和`midpoint`。这些方法会影响分位数的计算结果。\[3\]

综上所述，pandas提供了多种方法来计算分位数，可以根据具体需求选择合适的方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python--pandas 分位数](https://blog.csdn.net/Blankit1/article/details/93035487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas中计算分位数的方法describe，quantile，以及sql中计算分位数的方法percentile_approx,percent_rank...](https://blog.csdn.net/dair6/article/details/121352283)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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