quantile()

quantile()

确定四分位数的位置有两种方法， 方法1 pos = (n+1)p 方法2 pos = 1+(n-1)p

pandas 中使用的是方法2确定的。默认使用linear插值

In [213]:

df

 

 

Out[213]:

	key1	key2	data1	data2
0	a	one	-0.594168	0.530619
1	a	two	-1.337130	0.619927
2	b	one	-1.700586	0.464591
3	b	two	-0.399619	-0.211291
4	a	one	-0.277584	0.668908

In [217]:

 df.quantile(0.1)

 

Out[217]:

data1   -1.555204
data2    0.059062
Name: 0.1, dtype: float64

In [ ]:

 

#默认使用的是linear插值

#data1列

#pos=1+（5-1）*0.1=1.4 fac=0.4,  -1.700586+(-1.337130-(-1.700586))*0.4=-1.555204

In [229]:

df.quantile([0.05,0.95])  #注意中括号

 

 

Out[229]:

	data1	data2
0.05	-1.627895	-0.076115
0.95	-0.301991	0.659112

In [260]:

 

def cap_outliers(ser,lower,higher):

    low,high=ser.quantile([lower,higher])

    ser[ser<low]=low

    ser[ser>high]=high

    return (ser)

cap_outliers(df['data1'],0.05,0.95)

 

Out[260]:

0   -0.594168
1   -1.337130
2   -1.523220
3   -0.399619
4   -0.337137
Name: data1, dtype: float64