极客笔记如何获取Pandas系列的第n个百分位数？
Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。它为数据结构和数据分析提供了许多便利函数，其中之一是计算百分位数。
百分位数是数据中的一个值，该值将数据分为此百分位数以下的一部分和以上的一部分。例如，第50个百分位数（中位数）是将数据分为50％以下和50％以上的中间值。第75个百分位数是将数据分为75％以下和25％以上的值。
在Pandas中，我们可以使用“quantile”函数计算百分位数。此函数的基本语法如下：
Series.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear')
“q”参数是要计算的百分位数（介于0和1之间）。默认值为0.5，即中位数。
下面是一个简单的示例，展示如何使用Pandas计算第25个百分位数。
import pandas as pd
# 创建一个Pandas系列
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 计算第25个百分位数
result = data.quantile(q=0.25)
print(result)
# 输出结果：3.25
在上面的示例中，我们创建了一个具有10个元素的Pandas系列，并使用“quantile”函数计算了第25个百分位数。结果为3.25。
我们还可以使用“describe”函数来获取有关Pandas系列的统计信息，其中包括25％、50％和75％百分位数。下面是一个示例：
import pandas as pd
# 创建一个Pandas系列
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 获取有关该系列的统计信息
result = data.describe()
print(result)
输出结果：
count 10.000000
mean 5.500000
std 3.027650
min 1.000000
25% 3.250000
50% 5.500000
75% 7.750000
max 10.000000
dtype: float64
此处，“result”对象包含有关Pandas系列的统计信息，包括最小值、最大值、平均值、标准偏差和25％、50％和75％百分位数。
如果我们想计算第n个百分位数，我们可以使用以下公式：
n = (p / 100) * (N - 1) + 1
其中，n是要计算的百分位数所在的位置，p是百分位数（以0到100之间的百分比表示），N是数据集中的元素数。
下面是一个示例，展示如何使用Pandas计算第70个百分位数。
import pandas as pd
# 创建一个Pandas系列
data = pd.Series([15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55])
# 计算第70个百分位数
p = 70
N = len(data)
n = (p / 100) * (N - 1) + 1
result = data.sort_values().iloc[int(n)-1]
print(result)
在上面的示例中，我们使用了公式来计算第70个百分位数的位置，并使用“sort_values”函数将Pandas系列升序排列。然后，我们使用“iloc”函数选择位于计算位置中的元素，并将其存储在“result”变量中。结果为38.5。
结论
在Pandas中，我们可以使用“quantile”函数计算百分位数，可以通过“q”参数指定要计算的百分位数。使用“describe”函数可以获取有关Pandas系列的统计信息，包括25％、50％和75％百分位数。如果要计算其他百分位数，可以使用公式n = (p / 100) * (N – 1) + 1，其中n是要计算的百分位数所在的位置，p是百分位数（以0到100之间的百分比表示），N是数据集中的元素数。然后，可以使用“sort_values”函数将Pandas系列排列，并使用“iloc”函数选择位置中的元素。这些函数和公式可以帮助我们轻松计算Pandas系列中任意百分位数。