如何使用 Pandas 使用 Quantile 从系列中打印 75% 以上的值？

在数据分析中，有时需要取出数据集中高于某个特定百分比的数据值。Pandas 提供了 quantile 方法用于计算给定系列的任何百分位数。本文将介绍 Pandas 如何使用 quantile 方法来从系列中打印出 75% 以上的数据值。

在 Python 中，首先需要安装 Pandas 库：

!pip install pandas

安装完成后，我们就可以导入 Pandas 库并开始使用。

Pandas 中 quantile 方法的使用

在 Pandas 中，quantile 方法有一个参数 q，可以指定要计算的百分位数。默认情况下，q 的值为 0.5，即计算系列中位数的值。

下面是一个示例，它将创建一个包含 10 个随机数的 Pandas 系列，并使用 quantile 方法计算 75% 以上的数值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机数系列
data = pd.Series(np.random.randint(0, 100, size=10))

# 计算 75% 以上的数值
result = data.quantile(q=0.75)

# 输出结果
print(result)

输出结果应该是一个 float 类型的数字，表示该系列中大于 75% 百分位数的数值。

上述代码的输出结果可能因为随机数不同而不同，但都应该是一个大于或等于一定数值的浮点数。

利用 quantile 计算更高的百分位数

Pandas 的 quantile 方法可以计算任何百分位数，即使百分位数高于 75%。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机数系列
data = pd.Series(np.random.randint(0, 100, size=10))

# 计算 90% 以上的数值
result = data.quantile(q=0.9)

# 输出结果
print(result)

输出结果可能因为随机数不同而不同，但都应该是一个大于或等于一定数值的浮点数。

Pandas 的 quantile 方法非常有用，它能够很方便地计算一个系列中的百分位数，并根据需要帮助我们分析数据。