¿Cómo Calcular Cuantiles por Grupo en Pandas?

En este artículo, cómo calcular cuantiles por grupo en Pandas usando Python.

Hay muchos métodos para calcular el cuantil, pero pandas proporciona la función groupby.quantile() para encontrarlo en unas pocas líneas de código. Este es el Método a usar cuando el cuantil deseado cae entre dos puntos.

Sintaxis: 

DataFrameGroupBy.quantile(self, q=0.5, interpolación=’lineal’)

Parámetros:  

• q : flotante o similar a una array, por defecto 0.5 (50% cuantil) Los valores se dan entre 0 y 1 proporcionando los cuantiles para calcular.
• Interpolación : {‘lineal’, ‘inferior’, ‘superior’, ‘punto medio’, ‘más cercano’}

En este método, los valores y la interpolación se pasan como parámetros. Por defecto, el valor de q será 0,5 y la interpolación será Lineal. Esto devuelve la serie o Dataframe determinado por el objeto GroupBy.

Trama de datos en uso:

marco de datos

Ejemplo 1: Calcular cuantiles por grupo

# Importing libraries
import pandas as pd
  
# Storing data in dictionary
game = {'Player': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',
                        'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B',
                        'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
        'wins': [2, 4, 4, 5, 6, 9, 13, 13, 15, 15, 14, 13,
                 11, 9, 9, 8, 8, 16, 19, 21, 14, 20, 19, 18]
        }
# Creating data frame
df = pd.DataFrame(game)
  
# calculating quantile
df.groupby('Player').quantile(0.5)

Producción:

producción

Ejemplo 2: Calcular cuantiles por grupo

# Importing libraries
import pandas as pd
  
# Storing data in dictionary
game = {'Player': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',
                        'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B',
                        'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
        'wins': [2, 4, 4, 5, 6, 9, 13, 13, 15, 15, 14, 13,
                 11, 9, 9, 8, 8, 16, 19, 21, 14, 20, 19, 18]
        }
# Creating data frame
df = pd.DataFrame(game)
  
# calculating quantile
df.groupby('Player').quantile(0.9)

Producción:

producción