Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasには、データフレームの特定の列の分位数を計算するための便利なメソッドquantile()があります。
quantile()メソッドの基本的な使用方法
quantile()メソッドは、以下のように使用します。
df.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=False, interpolation='linear', method='single')
ここで、各パラメータの意味は次のとおりです。
q: 計算する分位数。0 <= q <= 1の範囲で指定します。デフォルトは0.5（50%分位数）です。axis: 分位数を計算する軸。0または’index’を指定すると行方向、1または’columns’を指定すると列方向になります。デフォルトは0（行方向）です。numeric_only: 数値データのみを対象にするかどうか。デフォルトはFalseです。interpolation: 分位数がデータポイントの間にある場合の補間方法。’linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’のいずれかを指定します。デフォルトは’linear’です。method: 分位数を列ごとに計算するか（’single’）、すべての列で計算するか（’table’）を指定します。デフォルトは’single’です。
使用例
以下に、quantile()メソッドの使用例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]), columns=['a', 'b'])
# 分位数の計算
result = df.quantile(.1)
print(result)
このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。
a 1.3
b 3.7
Name: 0.1, dtype: float64
このように、quantile()メソッドを使用すると、データフレームの特定の列の分位数を簡単に計算することができます。
以上、PythonとPandasを使用したデータフレーム列の分位数計算についての解説でした。この情報が皆さんのデータ分析作業に役立つことを願っています。