为什么 Scipy 的 percentileofscore 返回的结果与 Excel 的 PERCENTRANK.INC 不同？

Why is Scipy's percentileofscore returning a different result than Excel's PERCENTRANK.INC?

我 运行 遇到了 scipy 的 percentileofscore 函数的奇怪问题。

在 Excel 中，我有以下行：

0
1
3
3
3
3
3
4
6
8
9
11
11
11
12
45

接下来，我有一列计算每一行的 percentilerank.inc：

=100 * (1-PERCENTRANK.INC($A:$A,A1))

结果如下：

100
94
87
87
87
87
87
54
47
40
34
27
27
27
7
0

然后我获取相同的数据并将它们放入数组中并使用 scipy

计算 percentilofscore 
100 - stats.percentileofscore(array, score, kind='strict')

然而，我的结果如下：

100
94
88
88
88
88
88
56
50
44
38
31
31
31
13
7

以下是并排显示差异的结果：

Data    Excel   Scipy
0       100     100
1       94      94
3       87      88
3       87      88
3       87      88
3       87      88
3       87      88
4       54      56
6       47      50
8       40      44
9       34      38
11      27      31
11      27      31
11      27      31
12      7       13
45      0       7

结果显然存在一些差异。其中一些相差 4 位数。

关于如何模仿 Excel 的 PERCENTILERANK.INC 功能有什么想法吗？

我正在使用 scipy 1.0.0、numpy 1.13.3、python 3.5.2、Excel 2016

编辑 如果我不包括最大值 45，数字就会跳动。这可能是 PERCENTILERANK.INC 的工作原理吗？

Excel 函数 PERCENTILERANK.INC 排除了最大值（在我的例子中是 45）。这就是为什么它显示 0 而不是 6.25 就像 scipy 那样。

为了纠正这个问题，我修改了函数以删除数组的最大值，如下所示：

array = list(filter(lambda a: a != max(array), array))

return 100 - int(stats.percentileofscore(array, score, kind='strict'))

这给了我正确的结果，我的所有其他测试都通过了。

其他信息基于 Brian Pendleton 的评论。这是 link 到 Excel 函数的解释 PERCENTILERANK.INC 以及其他排名函数。谢谢。