pandas - pandas 使用哪种方法计算百分位数？

Question

我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算，但有点困惑。这是它的示例代码和输出。

test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41])
test.describe()

输出:

我只对 25%、75% 的百分位数感兴趣。请问pandas是用什么方法计算的？

引用https://en.wikipedia.org/wiki/Quartile文章，结果不同如下:

那么pandas用什么统计/数学方法来计算百分位数呢？

Answer 1

正如我在评论中提到的，我终于弄清楚了它是如何工作的，方法是按照@Abdou 的建议使用quantile 函数尝试from pandas.core.algorithms import quantile。

我不太好只通过打字来解释它，因此我只会在给定的例子中做 25% 和 75% 的例子。这是简短的(可能很差)解释:

对于示例列表 [7, 15, 36, 39, 40, 41] 分位数如下:

7 -> 0%

15 -> 20%

36 -> 40%

39 -> 60%

40 -> 80%

41 -> 100%

因为我们要找到 25% 的百分位数，它会在 15 和 36 之间，而且，它是 20% + 5% = 15 + (36-15)/4 = 15 + 5.25 = 20.25。

(36-15)/4是用的，因为15和36的距离是40% - 20% = 20%，所以我们除以4得到5%。

同样的方法我们可以找到 75%。

60% + 15% = 39 + 3*(40-39)/4 = 39.75

就是这样。我真的很抱歉解释不当

注意:感谢@shin 在评论中提到的更正。