Какова обратная функция квантиля на серии pandas?

Ответ 1

У меня был тот же вопрос, что и вы! Я нашел простой способ получить обратный квантиль, используя scipy.

#libs required
from scipy import stats
import pandas as pd
import numpy as np

#generate ramdom data with same seed (to be reproducible)
np.random.seed(seed=1)
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,1,(10)), columns=['a'])

#quantile function
x = df.quantile(0.5)[0]

#inverse of quantile
stats.percentileofscore(df['a'],x)

Ответ 2

>>> df.column.rank(pct=True)

Ответ 3

Сортировка может быть дорогостоящей, если вы ищете одно значение, я бы предположил, что вам лучше вычислить его с помощью:

s = pd.Series(np.random.uniform(size=1000))
( s < 0.7 ).astype(int).mean() # =0.7ish

Вероятно, есть способ избежать использования shenanigan int (bool).

Ответ 4

Натолкнулась на ту же проблему. Здесь мои два цента.

def inverse_percentile(arr, num):
    arr = sorted(arr)
    i_arr = [i for i, x in enumerate(arr) if x > num]

    return i_arr[0] / len(arr) if len(i_arr) > 0 else 1

Ответ 5

Нет 1-лайнера, о котором я знаю, но вы можете добиться этого с помощью scipy:

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

# set up a sample dataframe
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,1,(11)), columns=['a'])
# sort it by the desired series and caculate the percentile
sdf = df.sort('a').reset_index()
sdf['b'] = sdf.index / float(len(sdf) - 1)
# setup the interpolator using the value as the index
interp = interp1d(sdf['a'], sdf['b'])

# a is the value, b is the percentile
>>> sdf
    index         a    b
0      10  0.030469  0.0
1       3  0.144445  0.1
2       4  0.304763  0.2
3       1  0.359589  0.3
4       7  0.385524  0.4
5       5  0.538959  0.5
6       8  0.642845  0.6
7       6  0.667710  0.7
8       9  0.733504  0.8
9       2  0.905646  0.9
10      0  0.961936  1.0

Теперь мы видим, что обе функции являются обратными друг другу.

>>> df['a'].quantile(0.57)
0.61167933268395969
>>> interp(0.61167933268395969)
array(0.57)
>>> interp(df['a'].quantile(0.43))
array(0.43)

interp также может принимать список, массив numpy или ряд данных pandas, любой итератор действительно!