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法律研究查找 Pandas DataFrame 列的分位数和十分位数排名
分位数和十分位数排名是常用的统计指标，用于确定观测值在数据集中的位置相对于数据集其余部分的位置。在本篇技术博客中，我们将探讨如何在 Python 中查找 Pandas DataFrame 列的分位数和十分位数排名。
安装和语法
pip install pandas
查找 Pandas DataFrame 列的分位数和十分位数排名的语法如下：
# For finding quantile rank df['column_name'].rank(pct=True) # For finding decile rank df['column_name'].rank(pct=True, method='nearest', bins=10)
算法
将数据加载到 Pandas DataFrame 中。
选择要查找分位数和十分位数排名的列。
使用 **rank()** 方法并将 pct 参数设置为 True 以查找列中每个观测值的分位数排名。
使用 rank() 方法并将 pct 参数设置为 True，method 参数设置为 **'nearest'**，并将 **bins 参数设置为** **10** 以查找列中每个观测值的十分位数排名。
示例 1
import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'A': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
# Find the quantile rank
df['A_quantile_rank'] = df['A'].rank(pct=True)
print(df)
输出
A A_quantile_rank 0 1 0.1 1 3 0.3 2 5 0.5 3 7 0.7 4 9 0.9 5 11 0.5 6 13 0.7 7 15 0.9 8 17 1.0 9 19 1.0
创建一个包含 10 个整数的 A 列的 Pandas DataFrame，然后使用 **rank**() 方法（其中 pct 参数设置为 True）查找 A 列中每个观测值的分位数排名。我们创建一个新列 **A_quantile_rank** 来存储分位数排名，并打印结果 DataFrame。
示例 2
import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'A': [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
# Find the decile rank
n = 10
df['A_decile_rank'] = pd.cut(df['A'], n, labels=range(1, n+1)).astype(int)
print(df)
输出
A A_decile_rank 0 1 1 1 3 2 2 5 3 3 7 4 4 9 5 5 11 6 6 13 7 7 15 8 8 17 9 9 19 10
创建一个包含 10 个整数的 A 列的 Pandas DataFrame。然后，我们使用 **rank**() 方法（其中 pct 参数设置为 True，method 参数设置为 **'nearest'**，bins 参数设置为 10）查找 A 列中每个观测值的十分位数排名。我们创建一个新列 **A_decile_rank** 来存储十分位数排名，并打印结果 DataFrame。
示例 3
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a DataFrame
np.random.seed(42)
data = {'A': np.random.normal(0, 1, 1000), 'B': np.random.normal(5, 2, 1000)}
df = pd.DataFrame(data)
# Find the quantile rank of column A
df['A_quantile_rank'] = df['A'].rank(pct=True)
# Find the decile rank of column B
n = 10
df['B_decile_rank'] = pd.cut(df['B'], n, labels=range(1, n+1)).astype(int)
# Print the resulting DataFrame
print(df)
输出
A B A_quantile_rank B_decile_rank 0 0.496714 7.798711 0.693 8 1 -0.138264 6.849267 0.436 7 2 0.647689 5.119261 0.750 5 3 1.523030 3.706126 0.929 4 4 -0.234153 6.396447 0.405 6 .. ... ... ... ... 995 -0.281100 7.140300 0.384 7 996 1.797687 4.946957 0.960 5 997 0.640843 3.236251 0.746 4 998 -0.571179 4.673866 0.276 5 999 0.572583 3.510195 0.718 4 [1000 rows x 4 columns]
从一个包含两列 A 和 B 的 Pandas DataFrame 开始，每列包含 **1000** 个随机生成的值。然后，我们使用 **rank()** 方法（其中 pct 参数设置为 True）查找 A 列的分位数排名，并将结果排名存储在新列 **A_quantile_rank** 中。我们还使用 rank() 方法（其中 pct 参数设置为 True，method 参数设置为 **'nearest'**，bins 参数设置为 10）查找 B 列的十分位数排名，并将结果排名存储在新列 **B_decile_rank** 中。最后，我们打印结果 DataFrame。
应用
识别数据集中异常值
对数据集中观测值进行排名
比较数据集中观测值
结论
本篇技术博客探讨了如何使用 rank() 方法（其中 pct 参数设置为 True，并使用 method 和 bins 参数修改 rank() 函数的行为）来获取 Python 中 Pandas DataFrame 列的分位数和十分位数排名。了解 Pandas DataFrame 列的分位数和十分位数排名可能有助于数据分析和可视化，因为它可以更容易地理解数据集的分布并识别异常值。
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