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我有一个很大的 df，这是一个说明我的问题的例子。我想从这个数据框中知道哪些 id 在工作方面处于第一个百分比。我想确定(我在用一个假人思考)那百分之一的人在分配中有更多的工作
例如
id year rap cohort jobs year_of_life rap_new
1 2009 0 NaN 10 NaN 0
2 2012 0 2012 12 0 0
3 2013 0 2012 12 1 1
4 2014 0 2012 13 2 1
5 2015 1 2012 15 3 1
6 2016 0 2012 17 4 0
7 2017 0 2012 19 5 0
8 2009 0 2009 15 0 1
9 2010 0 2009 2 1 1
10 2011 0 2009 3 2 1
11 2012 1 2009 3 3 0
12 2013 0 2009 15 4 0
13 2014 0 2009 12 5 0
14 2015 0 2009 13 6 0
15 2016 0 2009 13 7 0
16 2011 0 2009 3 2 1
17 2012 1 2009 3 3 0
18 2013 0 2009 18 4 0
19 2014 0 2009 12 5 0
20 2015 0 2009 13 6 0
.....
100 2009 0 2007 5 6 1
也许可以转换成这样的东西，在这个数据框中，因为我们有 100 个 ID，100 个中的百分之一是一个，然后在工作中寻找最大的 ID。我真正的 df 会改变观察次数，这就是为什么我正在寻找一些标准代码，无论观察次数是多少，这些代码都将始终适用
id year rap cohort jobs year_of_life rap_new new_var
1 2009 0 NaN 10 NaN 0 0
2 2012 0 2012 12 0 0 0
3 2013 0 2012 12 1 1 0
4 2014 0 2012 13 2 1 0
5 2015 1 2012 15 3 1 0
6 2016 0 2012 17 4 0 0
7 2017 0 2012 18 5 0 0
8 2009 0 2009 15 0 1 0
9 2010 0 2009 2 1 1 0
10 2011 0 2009 3 2 1 0
11 2012 1 2009 3 3 0 0
12 2013 0 2009 15 4 0 0
13 2014 0 2009 12 5 0 0
14 2015 0 2009 13 6 0 0
15 2016 0 2009 13 7 0 0
16 2011 0 2009 3 2 1 0
17 2012 1 2009 3 3 0 0
18 2013 0 2009 19 4 0 1
19 2014 0 2009 12 5 0 0
20 2015 0 2009 13 6 0 0
.....
100 2009 0 2007 5 6 1 0
最佳答案
您可以使用 pd.Series.quantile 来识别截止值
设置
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed([3, 1415])
df = pd.DataFrame(dict(
id=range(1, 201),
jobs=np.random.randint(100, 10000, size=200)
))
解决方案
df[df.jobs >= df.jobs.quantile(.99)]
id jobs
23 24 9768
182 183 9965
关于python - 识别在特定分位数 : data science pandas 中的观察，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48553446/
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