pandas - 如何计算numpy中一维数组的移动(或滚动，如果你愿意)百分位数/分位数？

Question

在 pandas 中，我们有 pd.rolling_quantile()。在 numpy 中，我们有 np.percentile()，但我不知道如何做它的滚动/移动版本。

解释我所说的移动/滚动百分位数/分位数的意思:

给定数组[1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10]，移动分位数0.5(即移动百分位数50 %) 窗口大小为 3 为:

1
5 - 1 5 7 -> 0.5 quantile = 5
7 - 5 7 2 ->                5
2 - 7 2 4 ->                4
4 - 2 4 6 ->                4
6 - 4 6 9 ->                6
9 - 6 9 3 ->                6
3 - 9 3 8 ->                8
8 - 3 8 10 ->               8
10

所以 [5, 5, 4, 4, 6, 6, 8, 8] 就是答案。为了使结果序列与输入的长度相同，一些实现插入 NaN 或 None，而 pandas.rolling_quantile() 允许计算前两个分位数值按较小的窗口。

Answer 1

series = pd.Series([1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10])

In [194]: series.rolling(window = 3, center = True).quantile(.5)

Out[194]: 
0      nan
1   5.0000
2   5.0000
3   4.0000
4   4.0000
5   6.0000
6   6.0000
7   8.0000
8   8.0000
9      nan
dtype: float64

Center 默认为 False。因此，您需要手动将其设置为 True 以使分位数计算窗口对称地包含当前索引。