Как найти квантильное значение каждого числа в pandas

У меня есть следующий код, который создает df со случайными значениями:

import pandas as pd
import numpy as np
random_data = np.random.randint(10, 25, size=20)
df = pd.DataFrame(random_data, columns=['RANDOM VALUES'])
df.index.name = 'foo'
print(df)

Это произведет:

     RANDOM VALUES
foo               
0               15
1               20
2               17
3               21
4               23
5               20
6               23
7               22
8               22
9               21
10              23
11              17
12              12
13              17
14              17
15              24
16              13
17              20
18              14
19              22

Чтобы найти значение квантиля для скажем quantile(0.5)

df['RANDOM VALUES'].quantile(0.5)

Как я могу сделать это наоборот? Например, создать столбец с квантильным значением каждого числа?

Не могли бы вы уточнить ваш вопрос? «Квантильное значение каждого числа» не имеет смысла. Например, df['RANDOM VALUES'].quantile(0.5) — это среднее значение чисел в столбце «СЛУЧАЙНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ». Нет никакого смысла вычислять это значение для каждого числа отдельно.

Sheldon 17.05.2022 01:18

Отсортируйте значения по возрастанию, затем добавьте столбец в df с помощью np.linspace(0,1, len(df)+1)[1:]

Riley 17.05.2022 01:35

@Sheldon Я искал, где стоит каждое значение по сравнению со всеми значениями в столбце.

Slartibartfast 17.05.2022 02:05
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
3
33
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

вы можете использовать функцию percentileofscore из модуля scipy.stats. Обратитесь к документация для правильного использования аргумента kind:

import scipy.stats as stats

df["RANDOM VALUES"].apply(lambda x: stats.percentileofscore(df["RANDOM VALUES"],
                                                             x, kind = 'weak'))

Другие вопросы по теме