python dataframe quantile
时间: 2023-12-11 07:33:24 浏览: 39
`quantile()`是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于计算DataFrame中每列的分位数。具体使用方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'score': [80, 90, 70, 60, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算分位数
q = df.quantile(q=0.5) # 计算中位数
print(q)
```
上述代码中,我们首先创建了一个DataFrame对象,包含两列数据:name和score。然后使用`quantile()`方法计算了DataFrame中每列的中位数,并将结果存储在变量`q`中。最后,我们将结果打印输出。
需要注意的是,`quantile()`方法的参数`q`表示要计算的分位数,取值范围为0到1之间的实数。例如,`q=0.5`表示计算中位数,`q=0.25`表示计算下四分位数,`q=0.75`表示计算上四分位数。
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python获取Dataframe中的异常值怎么获取
获取DataFrame中的异常值需要先定义什么样的值被认为是异常值。一种常见的方法是使用箱线图(box plot),其中数据点被认为是异常值,如果它们在箱子的上下边缘之外,即超过了上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1)的1.5倍的距离。可以使用pandas和numpy库来计算这些值。
以下是一个示例代码,演示如何获取DataFrame中的异常值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成一个包含异常值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 20],
'B': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 200]})
# 计算数据的四分位数和箱线图的上下边缘
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 找出超过上下边缘的数据点
outliers = df[(df < lower_bound) | (df > upper_bound)].dropna()
print(outliers)
```
输出结果将会是:
```
A B
10 20.0 200
```
因为在DataFrame中,第11个数据点(20和200)超过了箱线图的上边缘,因此被认为是异常值。
python 删除箱型图离群值dataframe
可以使用以下代码来删除DataFrame中的箱型图离群值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})
# 计算Q1、Q3、IQR和上下限
Q1 = df['A'].quantile(0.25)
Q3 = df['A'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_limit = Q1 - 1.5 * IQR
upper_limit = Q3 + 1.5 * IQR
# 删除离群值
df = df[(df['A'] >= lower_limit) & (df['A'] <= upper_limit)]
```
在这个示例中,我们首先创建了一个DataFrame,然后计算了Q1、Q3、IQR和上下限。接下来,我们使用布尔索引来选择DataFrame中不在上下限范围内的行。最后,我们将删除离群值后的DataFrame存储回原始变量中。