分位数分组 pandas 数据框

Question

我有以下 pandas 数据框。我想创建一个新列，它会给我 75% 的分位数率，由州和县

下面的代码只给我 75% 的分位数率作为输出，我想在现有的 df 中创建一个分位数率为 75% 的新列

df = df.groupby('State')['rate'].quantile(0.75)

State	county	rate
AK	a	27.5
AK	a	30.5
GA	a	35.5
GA	b	50.0
GA	b	75.5
GA	c	90.5
AR	a	16.5
AR	a	10.5

Answer 1

将 GroupBy.transform 与 lambda 函数一起使用：

df['q'] = df.groupby('State')['rate'].transform(lambda x: x.quantile(0.75))

如果还需要county:

df['q'] = df.groupby(['State', 'county'])['rate'].transform(lambda x: x.quantile(0.75))
print (df)
  State county  rate       q
0    AK      a  27.5  29.750
1    AK      a  30.5  29.750
2    GA      a  35.5  35.500
3    GA      b  50.0  69.125
4    GA      b  75.5  69.125
5    GA      c  90.5  90.500
6    AR      a  16.5  15.000
7    AR      a  10.5  15.000

编辑：如果可能，缺少一些值：

df['q'] = (df.fillna({'State':'missing', 'county':'missing'})
            .groupby(['State', 'county'])['rate'].transform(lambda x: x.quantile(0.75)))

Answer 2

或者 pd.MultiIndex.from_frame 和 pd.MultiIndex.map:

df['new'] = pd.MultiIndex.from_frame(df[['State', 'county']]).map(df.groupby(['State', 'county'])['rate'].quantile(0.75))

现在：

>>> df
  State county  rate     new
0    AK      a  27.5  29.750
1    AK      a  30.5  29.750
2    GA      a  35.5  35.500
3    GA      b  50.0  69.125
4    GA      b  75.5  69.125
5    GA      c  90.5  90.500
6    AR      a  16.5  15.000
7    AR      a  10.5  15.000
>>>

分位数分组 pandas 数据框

quantile groupby pandas dataframe

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