• pandas 和 numpy中都有计算分位数的方法，pandas中是quantile，numpy中是percentile

• 两个方法其实没什么区别，用法上稍微不同，quantile的优点是与pandas中的groupby结合使用，可以分组之后取每个组的某分位数

1、datafram使用quantile函数

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('order_rank_p_0409.txt',sep='\t')
#将data按id_1 和 id_2 分组
grouped=data.groupby(['id_1','id_2'])
#用quantile计算第40%的分位数
grouped['gmv'].quantile(0.4) 
#用to_csv生成文件
x.to_csv('order_ran_re.txt',sep= '\t')

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9

2、array使用percentile函数

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('order_rank_p_0409.txt',sep='\t')
a = array(data['gmv'])
np.percentile(a,0.4)

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6