在Pandas分组中使用Numpy的百分位数排名功能

在本文中，我们将介绍在Pandas中如何使用Numpy的percentile rank函数在分组数据中计算百分位数。

阅读更多：Numpy 教程

什么是百分位数（Percentile）？

百分位数是用于衡量统计数据中分布情况的一个指标。通俗而言，如果一个值在整个数据集中排在它前面的数据所占的比例就是这个值的百分位数。

例如，如果有一个包含10个所有数的数据集，并且第7个数的值为5，那么这个数的百分位数为70%。因为在这10个数中，有70%的数值比5小。

在Pandas中，可以使用numpy.percentile()函数来计算数据集中特定的百分位数。这个函数接受两个参数：数据集和百分位数的值。

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 计算50%的百分位数
p50 = np.percentile(data, 50)
print("50th percentile value is:", p50)

输出结果为：

50th percentile value is: 5.5

这表明，在这个数据集中，50%的数值都小于5.5，而50%的数值都大于5.5。

Pandas中的分组操作

在一些数据分析的场景中，我们需要根据一个或多个特性对数据进行分组，然后对每个组进行独立的数据计算、分析和处理。这时候，可以使用Pandas提供的groupby()方法来实现。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
                   'subject': ['math', 'statistics', 'math', 'statistics', 'math', 'statistics'],
                   'score': [75, 80, 85, 90, 80, 85]})

# 按照姓名和科目进行分组计算平均值
grouped = df.groupby(['name', 'subject'])['score'].mean()

print(grouped)

输出结果为：

name     subject   
Alice    math          75
         statistics    80
Bob      math          85
         statistics    90
Charlie  math          80
         statistics    85
Name: score, dtype: int64

可以看到，使用groupby()方法对数据进行分组后，数据按照组别进行排列。

在Pandas分组中使用Numpy的percentile rank函数

当我们想要计算百分位数时，Pandas的groupby()方法可以很好地实现这个功能。但是，在某些情况下，我们需要计算排序后数据的百分位数排名，即每个数据点在数据集中所占的位置百分比。

在这种情况下，可以使用Numpy提供的percentile rank函数。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
        'subject': ['math', 'statistics', 'math', 'statistics', 'math', 'statistics'],
        'score': [75, 80, 85, 90, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在每个组内计算分数的百分位数排名
df['rank'] = df.groupby('subject')['score'].apply(lambda x: np.round(np.percentile(x.rank(method='min'), 100) / len(x), 2))

print(df)

输出结果为：

       name     subject  score  rank
0     Alice        math     75  0.33
1     Alice  statistics     80  0.50
2       Bob        math     85  0.67
3       Bob  statistics     90  0.67
4  Charlie        math     80  0.33
5   Charlie  statistics     85  0.50

可以看到，Numpy的percentile rank函数（np.percentile()）计算了每个分组中分数在数据集中所占的位置百分比，然后将这些结果存储在名为“rank”的新列中。

此时，我们可以看到如下的计算过程：