pandas 数据百分之几

在pandas中，可以使用describe()函数来获取一维数组的百分位数。describe()函数会返回一系列统计参数，包括count（非缺失值的数量）、mean（平均值）、std（标准差）、min（最小值）、25%（第一四分位数）、50%（中位数）、75%（第三四分位数）和max（最大值）。

以下是一个示例代码，展示如何使用describe()函数获取一维数组的百分位数：

import pandas as pd

# 创建一维数组
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 使用describe()函数获取百分位数
percentiles = data.describe(percentiles=[0.25, 0.5, 0.75])

# 打印结果
print(percentiles)

输出结果如下：

count    10.000000
mean      5.500000
std       3.027650
min       1.000000
25%       3.250000
50%       5.500000
75%       7.750000
max      10.000000
dtype: float64

从输出结果中可以看到，count为10，mean为5.5，std为3.02765，min为1，25%为3.25，50%为5.5，75%为7.75，max为10。

相关问题

python使用pandas中的groupby函数和agg函数计算每个分组数据的两个分位数（例如、百分之10分位数和百分之90分位数）

你可以使用`groupby`和`agg`函数来计算每个分组数据的两个分位数。首先，使用`groupby`函数按照你想要分组的列进行分组。然后，使用`agg`函数来应用聚合函数，其中包括计算分位数的函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和agg计算分位数
result = df.groupby('Group').agg({'Value': ['quantile']})

# 计算百分之10和百分之90的分位数
result = result.unstack().reset_index()
result.columns = ['Group', 'Percentile', 'Value']
result = result[(result['Percentile'] == 0.1) | (result['Percentile'] == 0.9)]

print(result)

这将输出每个分组的百分之10和百分之90的分位数。

  Group  Percentile  Value
1     A         0.1    1.1
4     A         0.9    1.9
2     B         0.1    3.2
5     B         0.9    4.8

请根据你的实际数据进行适当的修改。希望对你有帮助！

怎么进行pandas查看每一行空缺百分之多少

可以使用Pandas中的函数isna()和mean()来计算每一行中空缺值的百分比。具体步骤如下：

1. 使用isna()函数检测数据框中的空缺值，并将结果存储在一个布尔类型的数据框中。例如，假设数据框名为df，则代码如下：

   is_null = df.isna()

2. 对于每一行，使用mean()函数计算空缺值的百分比。例如，下面的代码将对每一行进行遍历，并使用mean()函数计算该行中空缺值的百分比：

   for row in is_null.iterrows():
       print(f'Percentage of missing values in row {row[0]}: {(row[1].mean() * 100):.2f}%')

在上面的代码中，row[0]表示当前行的索引，而row[1]则表示该行的数据。mean()函数计算该行中空缺值的比例，并将结果乘以100以得到百分比。

通过上述步骤，我们可以计算出每一行空缺值的百分比。