pandas - 大熊猫使用哪种方法计算百分位数？

Question

我试图理解 pandas 中下/上百分位数的计算，但有点困惑。这是它的示例代码和输出。

test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41])
test.describe()

输出：

我只对 25%、75% 的百分位数感兴趣。我想知道 pandas 使用哪种方法来计算它们？

那么 pandas 用什么统计/数学方法来计算百分位数呢？

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正如我在评论中提到的，我终于通过尝试from pandas.core.algorithms import quantile使用quantile@Abdou 建议的函数来弄清楚它是如何工作的。

我不能仅仅通过打字来解释它，因此我只会在给定的例子中做 25% 和 75% 的例子。这是简短（可能很差）的解释：

对于示例列表[7, 15, 36, 39, 40, 41]分位数如下方式：

7 -> 0%

15 -> 20%

36 -> 40%

39 -> 60%

40 -> 80%

41 -> 100%

由于我们要找到 25% 的百分位数，因此它将在 15 到 36 之间，而且，它是 20% + 5% = 15 + (36-15)/4 = 15 + 5.25 = 20.25。

使用(36-15)/4，因为15和36之间的距离是40% - 20% = 20%，所以我们除以4得到5%。

同样的方法我们可以找到 75%。

60% + 15% = 39 + 3*(40-39)/4 = 39.75

而已。我真的很抱歉解释不好

注意：感谢@shin 在评论中提到的更正。

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如果未提供，它会执行[series.quantile(x) for x in percentiles]百分位数。percentiles = np.array([0.25, 0.5, 0.75])

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