pandas常用统计方法(1) – describe、quantile分位数

最新推荐文章于 2025-03-14 22:13:39 发布

妮酱也爱敲代码

最新推荐文章于 2025-03-14 22:13:39 发布

阅读量2.8k

点赞数

分类专栏：小象学院文章标签：数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lildn/article/details/114587563

版权

本文介绍了如何使用Pandas库进行数据统计，重点讲解了describe函数和quantile分位数的计算方法，通过实例展示了如何求取数据的第1、2、3四分位数，以帮助理解数据分布特性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
data = pd.read_csv('../data/2016_happiness.csv')
data.head()
data.describe()
* 百分位数quantile()默认q参数=0.5 
#中位数
data.quantile(q

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

妮酱也爱敲代码

关注关注

0
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Python DataFrame常用描述性统计分析方法（Pandas篇-15）

侯小啾技术博客

03-07

3790

在 `Pandas` 中，`DataFrame` 提供了许多常用的描述性统计分析方法，可以帮助对数据进行快速的了解和分析。具体如1. `describe()`方法-描述性统计，2. `mean()`方法-求均值 3. `median()`方法-中位数4. `mode()`方法- 求众数5. `min()`&`max()`-最小值与最大值6. `std()`&`var()`标准差与方差7. `sum()`方法-求和8.`count()`方法-非缺失值计数9. `quantile()`方法-分位数...

pandas——描述性统计方法和时间类型

趙尒七

06-19

3455

1.pandas描述性统计方法 pandas提供了更加便利的方法来计算均值，如 detail['amounts'].mean() pandas还提供了一个方法叫作 describe，能够一次性得出数据框所有数值型特征的非空值数目、均值、四分位数、标准差。detail[['counts','amounts']].describe() 方法名称说明方法名称说明 m...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pandas统计样本分位数

重剑无锋博客

04-30

1001

df.quantile([.1, .2, .3, .4, .5, .6, .7, .8], numeric_only=True)

[Pandas] 求百分比并添加百分(%)号

Hudas的博客

08-30

1736

本文主要讲解使用Pandas求百分比并添加百分(%)号的相关知识点

【第7章Pandas实战案例与解析分组聚合】7.465 深入Pandas: 使用quantile()计算多维度分组数据的分位数

热门推荐

AItrust的博客

05-21

9万+

Pandas 统计数据方法汇总准备数据：一、数据的总体描述1.1 统计行数 len(df)1.2 统计有多少种不同的值 df['lable'].nunique()1.3 对列中每种不同的值进行计数 df['lable'].value_counts()1.4 整体统计描述 df.describe()1.4.1 仅对数值型1.4.2 对所有类型 df.describe(include='all')1.4.3 对指定的列二、指定统计方式2.1 求和 sum()2.2 计数 df.count()2.3 中位数

pandas 常用45个操作方法（详解）

qq_51943014的博客

11-13

1001

pandas 在数据分析中的常用操作，数据合并、级联、透视表，交叉表，多层索引，窗口函数、分箱、分组聚合、随机取样等等

pandas函数

u012724887的专栏

07-12

661

1，df.quantile(0.25)，这个是求第0.25个分位数；2，cut函数，bins是范围，有可能是整数，序列，序列是左开右闭，整数的时候，返回整数的面元，数据范围的左边扩大千分之一，以包括最小的点，right代表是否包括最右边的数据，默认是包括的，labels是数据的标签，必须与bins的大小一样。3，qcut函数，q代表整数或者分位数组，如果是整数，如4，则代表按照4分位数进行切割，如...

pandas 选择某几列的方法

09-20

今天小编就为大家分享一篇pandas 选择某几列的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

pandas学习笔记（一）

weixin_52703681的博客

02-17

869

基本数据结构 1. Series 对于一个Series，其中最常用的属性为值（values）、索引（index）、名字（name），类型（dtype） s = pd.Series(np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],name='这是一个Series',dtype='float64') s a -0.152799 b -1.208334 c 0.668842 d 1.547519 e 0.309276 Name: 这是一个S

pandas库基础笔记

Erick Lv的笔记

06-13

475

基础概念 DataFrame，相当于一个数据表，存储了所有的数据，包含行和命名的列 Series，相当于一个行，一个DataFrame有一个或者多个Series 简单地建立一个Series： pd.Series(['San Francisco', 'San Jose', 'Sacramento']) DataFrame可以通过字典的方式，来映射列的名和列的编号，比如： cit...

pandas中quantile函数浅解

Accelerating的博客

04-23

2万+

1 分位数（Quantile） 分位数（Quantile），亦称分位点，是连续分布函数中的一个点，该点将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，这个点对应概率p。若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Za，是指满足条件p(X≤Za)=α的实数，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。 分位数对于实际问题能提供更加全面的分析,无论是线性模型还是非线性模型，分位数回归都是一种很好的工具，它对一般回归模型做了有益的补充。分位数回归是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘法

pandas使用分位数+控制变量法进行多条件数据筛选

weixin_46713695的博客

11-16

506

pandas使用分位数筛选满足条件的行

Pandas使用教程 - 数据排名与分位数 (rank, quantile)

qq_42568323的博客

02-21

1730

rank()用于对数据进行排名。通过设置不同的参数（method、na_option、ascending），可以灵活调整排名方式，适用于各种排序、分层和异常值检测场景。quantile()用于计算数据的分位数。分位数不仅能够描述数据的分布情况，还能作为数据分箱和风险评估的重要指标。

四分位数与pandas中的quantile函数

yhjbox的博客

05-23

1万+

四分位数与pandas中的quantile函数 1.分位数概念统计学上的有分位数这个概念，一般用p来表示。原则上p是可以取0到1之间的任意值的。但是有一个四分位数是p分位数中较为有名的。所谓四分位数；即把数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。为了更一般化，在计算的过程中，我们考虑p分位。当p=0.25 0.5 0.75 时，就是在计算四分位数。第1四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第2四分位数 (Q2)，又称

【pandas】常用统计指标

changzoe的博客

04-28

1258

1. 分位数 pandas 和 numpy中都有计算分位数的方法，pandas中是quantile，numpy中是percentile 两个方法其实没什么区别，用法上稍微不同，quantile的优点是与pandas中的groupby结合使用，可以分组之后取每个组的某分位数 quantile import numpy as np import pandas as pd import networ...

pandas 计算分位数

07-27

- *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-...