分位函数(四分位数)概念与pandas中的quantile函数

p分位函数(四分位数)概念与pandas中的quantile函数

函数原型

DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation=’linear’)

参数

- q : float or array-like, default 0.5 (50% quantile 即中位数-第2四分位数)
0 <= q <= 1, the quantile(s) to compute

- axis : {0, 1, ‘index’, ‘columns’} (default  0)
0 or ‘index’ for row-wise, 1 or ‘columns’ for column-wise

- interpolation(插值方法) : {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’}

当选中的分为点位于两个数数据点 i and j 之间时:
    linear: i + (j - i) * fraction, fraction由计算得到的pos的小数部分(可以通过下面一个例子来理解这个fraction);
    lower: i.
    higher: j.
    nearest: i or j whichever is nearest.
    midpoint: (i + j) / 2.
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15

统计学上的四分为函数

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。

  • 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“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。
  • 第3四分位数 (Q3),又称“较大四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

第3四分位数与第1四分位数的差距又称四分位距(InterQuartile Range,IQR)

计算方法与举例

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。

首先确定p分位数的位置(有两种方法):

方法1 pos = (n+1)*p
方法2 pos = 1+(n-1)*p

pandas 中使用的是方法2确定的。

给定测试数据:

   a    b
0  1    1
1  2   10
2  3  100
3  4  100
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

计算

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]),columns=['a', 'b'])
print(df.quantile(.1))
  • 1
  • 2

结果是:

a    1.3
b    3.7
Name: 0.1, dtype: float64
  • 1
  • 2
  • 3

默认使用的是linear 插值

计算a列
pos = 1 + (4 - 1)*0.1 = 1.3 
fraction = 0.3

ret = 1 + (2 - 1) * 0.3 = 1.3

计算b列
pos = 1.3 
ret = 1 + (10 - 1) * 0.3 = 3.7

 

在b中,假如pos等于2.5呢,即在2-3之间,那i对应就是10,j对应就是100,ret = 10 + (100-10) * 0.3 = 55

 “分为点p位于两个数数据点 i and j 之间时”,比如 y= [1,10,100,100],x= [0,1,2,3],对应于[0,0.333,0.667,1],当p=0.4时,i、j分别为10、100,因此,pos = 1 + (4-1)*0.4=2.2,pos取小数部分即0.2,也即fraction=0.2(fraction由计算得到的pos的小数部分),,,故值为10+(100-10)* 0.2=28 。 验证: df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]),columns=[&#39;a&#39;, &#39;b&#39;]) print df.quantile([0.1,0.2,0.4,0.5, 0.75])

posted on 2018-05-18 14:09 风声风语 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

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