数値列を持つデータフレームがあります。列ごとに分位情報を計算し、各行をそれらの1つに割り当てたいと思います。qcut()メソッドを使用してビンのリストを返そうとしましたが、代わりにビンを個別に計算することになりました。存在するかもしれないと思っていたのですが、 のようなメソッドになるとは思いませんでしたdf.to_quintile(num of quantiles)。これは私が思いついたものですが、これを行うためのより簡潔な/パンダの方法があるかどうか疑問に思っています.
import pandas as pd
#create a dataframe
df = pd.DataFrame(randn(10, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
def quintile(df, column):
"""
calculate quintiles and assign each sample/column to a quintile
"""
#calculate the quintiles using pandas .quantile() here
quintiles = [df[column].quantile(value) for value in [0.0,0.2,0.4,0.6,0.8]]
quintiles.reverse() #reversing makes the next loop simpler
#function to check membership in quintile to be used with pandas apply
def check_quintile(x, quintiles=quintiles):
for num,level in enumerate(quintiles):
#print number, level, level[1]
if x >= level:
print x, num
return num+1
df[column] = df[column].apply(check_quintile)
quintile(df,'A')
ありがとう、ザックcp
編集: DSM の回答を見た後、関数はより簡単に記述できます (以下)。男、それは甘いです。
def quantile(column, quantile=5):
q = qcut(column, quantile)
return len(q.levels)- q.labels
df.apply(quantile)
#or
df['A'].apply(quantile)