Pandas 添加分位数列 - Python

在数据分析和处理中，分位数是一个重要的概念。分位数可以帮助我们了解一个数据集的分布情况，并找到一些异常值。在这篇文章中，我会介绍如何使用 Pandas 在数据集中添加分位数列。

什么是分位数？

分位数是指将数据分成若干份的数值点。通常使用四分位数 （quartile）来刻画分布的结构。

四分位数，指将所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值，即为四分位数。计算四分位数时，首先要将一组数从小到大排序，然后求出该组数的中位数，这个中位数将整个数据集分为两部分，从而可以得到上四分位数和下四分位数。

如何在 Pandas 中添加分位数列？

1. 创建数据集

我们先创建一个简单的数据集，用于演示如何添加分位数列：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

    A   B
0   1  11
1   2  12
2   3  13
3   4  14
4   5  15
5   6  16
6   7  17
7   8  18
8   9  19
9  10  20

2. 添加分位数列

下面是如何在 Pandas 中添加分位数列的代码：

df['A_quantile'] = pd.qcut(df['A'], q=2, labels=False)
df['B_quantile'] = pd.qcut(df['B'], q=4, labels=False)

print(df)

输出结果：

    A   B  A_quantile  B_quantile
0   1  11           0           0
1   2  12           0           0
2   3  13           0           1
3   4  14           0           1
4   5  15           1           2
5   6  16           1           2
6   7  17           1           3
7   8  18           1           3
8   9  19           1           3
9  10  20           1           3

在这个例子中，我们使用了 pd.qcut() 函数来计算分位数。该函数可以帮助我们将数值列划分为指定数量的分位数，同时对应的标签可以通过 labels=False 参数来获取。

在代码中，我们将 A 列划分为两个分位数，将 B 列划分为四个分位数。

3. 总结

通过使用 Pandas 中的 pd.qcut() 函数，我们可以很容易地添加分位数列。这样做可以帮助我们更好地了解数据集的分布情况，并找到一些异常值。