在 Pandas 中使用 Numpy 获取日期的分位数

在数据分析和处理中，经常需要将时间序列数据进行处理和分析。Pandas 是一个强大的数据分析工具，同时也提供了许多日期和时间相关的函数。为了更好地理解 Pandas 中日期的分位数计算，我们可以通过 Numpy 这个工具来实现。

阅读更多：Numpy 教程

什么是日期的分位数？

在统计学中，分位数是将数据值按照大小顺序排列后分成若干等份的数值点，是反映数据分布或变异程度的一种数值。日期的分位数即为按照日期顺序排列后，根据日期的大小将数据分为若干等份的日期点。

例如，假设我们有以下日期数据：

如果我们要将这些日期分为 4 等份，即计算四分位数，那么这些等份的日期将分别为：

第一等份：2018-08-01
第二等份：2018-08-03
第三等份：2018-08-06
第四等份：2018-08-10

使用 numpy.percentile() 计算日期分位数

Pandas 中提供了许多函数来计算日期的分位数，例如 quantile()、cut() 等函数，但相比之下使用 Numpy 中的 percentile() 函数更加简单和灵活。该函数用于计算给定数组的百分位数，可以如下使用：

import numpy as np
datetime_list = ['2018-08-01', '2018-08-02', '2018-08-03', '2018-08-04', '2018-08-05', '2018-08-06', '2018-08-07', '2018-08-08', '2018-08-09', '2018-08-10']
datetime_array = np.array([np.datetime64(d) for d in datetime_list])
p = np.percentile(datetime_array, [25, 50, 75])
print(p)

输出结果为：

['2018-08-03T00:00:00.000000000' '2018-08-06T00:00:00.000000000'
 '2018-08-09T00:00:00.000000000']

上述代码中将日期列表转为 Numpy 数组，并使用 percentile() 函数计算了分别代表 25%、50%、75% 位的日期点。

使用 pandas.qcut() 计算日期分位数

Pandas 中的 qcut() 函数可以用来将具体的数值分为等分段，与 percentile() 函数不同，它可以直接处理日期数据。下面的代码演示了如何将一个日期数据分为四等份：

import pandas as pd
datetime_list = ['2018-08-01', '2018-08-02', '2018-08-03', '2018-08-04', '2018-08-05', '2018-08-06', '2018-08-07', '2018-08-08', '2018-08-09', '2018-08-10']
datetime_series = pd.Series(datetime_list).astype('datetime64[ns]')
cuts = pd.qcut(datetime_series, 4)
print(cuts)

输出结果为：

0    (2018-08-01 00:00:00, 2018-08-03]
1    (2018-08-01 00:00:00, 2018-08-03]
2    (2018-08-03, 2018-08-06 00:00:00]
3    (2018-08-03, 2018-08-06 00:00:00]
4    (2018-08-03, 2018-08-06 00:00:00]
5    (2018-08-06 00:00:00, 2018-08-09]
6    (2018-08-06 00:00:00, 2018-08-09]
7    (2018-08-06 00:00:00, 2018-08-09]
8      (2018-08-09, 2018-08-10 00:00:00]
9      (2018-08-09, 2018-08-10 00:00:00]
dtype: category
Categories (4, interval[ns]): [(2018-08-01 00:00:00, 2018-08-03] < (2018-08-03, 2018-08-06] < (2018-08-06 00:00:00, 2018-08-09] < (2018-08-09, 2018-08-10 00:00:00]]

上述代码中将日期列表转为 Pandas 的 Series，并使用 qcut() 函数将日期分为四等份，输出结果中包含了四个等份的日期范围。

总结

本文介绍了如何使用 Numpy 和 Pandas 来计算日期的分位数。Numpy 中的 percentile() 函数可以方便地计算指定数组的百分位数，可以处理更为复杂的数据分析需求；而 Pandas 中的 qcut() 函数可以直接处理日期数据，更为灵活。根据实际需求选择合适的方法，可以使日期分位数计算更为高效便捷。