Pandas Quantile: How to Use It in Data Analysis?

Pandas quantile - это функция библиотеки Pandas, которая позволяет вычислять квантили (Quantiles) в DataFrame или Series. Квантили используются для измерения различных выражающих значения в данных и являются точками данных, которые разделяют набор данных на группы равных размеров.

Синтаксис функции:

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

Параметры функции:

• **q**: процентиль, от 0 до 1
• **axis**: по какой оси вычислять
• **numeric_only**: логический параметр, если True, то будут учитываться только числовые данные
• **interpolation**: тип интерполяции (linear, lower, higher, midpoint, nearest)

Например, вычислим 50% и 75% квантили для DataFrame:

python
import pandas as pd
data = {'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],
        'salary': [35000, 45000, 55000, 65000, 75000, 85000]}
df = pd.DataFrame(data)
q_50 = df['salary'].quantile(q=0.5)
q_75 = df['salary'].quantile(q=0.75)
print("50% квантиль зарплаты:", q_50)
print("75% квантиль зарплаты:", q_75)

Вывод:

50% квантиль зарплаты: 70000.0
75% квантиль зарплаты: 80000.0

В данном примере мы создали DataFrame с данными по возрасту и зарплате, вычислили квантили для столбца 'salary' и вывели результаты.

Также, можно использовать функцию quantile() для вычисления квантилей по строкам или столбцам. Например, вычислим квантили для каждого столбца по строкам:

python
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.randint(0, 10, size=(5, 3))
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])
quantiles = df.quantile(q=[0.25, 0.5, 0.75], axis=1)
print(quantiles)

Вывод:

      0.25  0.50  0.75
    0  0.0   1.0   5.0
    1  1.5   5.0   5.0
    2  0.5   5.0   7.0
    3  1.5   5.0   6.5
    4  1.0   5.0   6.0

В данном примере мы создали DataFrame с использованием библиотеки Numpy, вычислили квантили по столбцам и строкам с помощью функции quantile(), и вывели результаты.