Python：在数据集中计算每个组的第2和第3四分位数。

huangapple
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英文:

Python: calculating the 2 and 3 quartiles per group in a dataset

问题

我有以下的数据框：

  1. df =
  2. code count
  3. A    1
  4. A    2
  5. A    3
  6. A    4
  7. B    7
  8. B    8
  9. B    9
  10. B    10

我想要为每个代码生成第25和第75百分位数：

  1. code 25QT 75QT
  2. A    2.5   3.5
  3. B    8.5   9.5
英文:

I have the following dataframe:

  1. df =
  2. code count
  3. A    1
  4. A    2
  5. A    3
  6. A    4
  7. B    7
  8. B    8
  9. B    9
  10. B    10

I want to produce the 25 and 75 quartiles per code:

  1. code 25QT 75QT
  2. A    2.5   3.5
  3. B    8.5   9.5

答案1

得分: 1

使用groupby.quantile，然后使用unstack：

  1. df.groupby('code')['count'].quantile([0.25, 0.75]).unstack()

输出：

  1.       0.25  0.75
  2. code            
  3. A     1.75  3.25
  4. B     7.75  9.25

使用以下格式：

  1. out = (df.groupby('code')['count']
  2.          .quantile([0.25, 0.75]).unstack()
  3.          .rename(columns=lambda x: f'{int(x*100)}QT')
  4.          .reset_index()
  5.       )

输出：

  1.   code  25QT  75QT
  2. 0    A  1.75  3.25
  3. 1    B  7.75  9.25
英文:

Use groupby.quantile, then unstack:

  1. df.groupby('code')['count'].quantile([0.25, 0.75]).unstack()

Output:

  1.       0.25  0.75
  2. code            
  3. A     1.75  3.25
  4. B     7.75  9.25

With the format:

  1. out = (df.groupby('code')['count']
  2.          .quantile([0.25, 0.75]).unstack()
  3.          .rename(columns=lambda x: f'{int(x*100)}QT')
  4.          .reset_index()
  5.       )

Output:

  1.   code  25QT  75QT
  2. 0    A  1.75  3.25
  3. 1    B  7.75  9.25

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年3月7日 21:40:13
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