Pythonでは、データ分析のためのライブラリとしてPandasやNumpyが広く利用されています。特に、時系列データの分析においては、移動分位数（moving quantile）の計算が頻繁に行われます。今回は、Pythonで移動分位数を計算する方法について説明します。
Pandasを使用した方法
Pandasライブラリには、rollingというメソッドがあり、これを使用すると移動窓を簡単に計算することができます。例えば、以下のように使用します。
import pandas as pd
# データの作成
series = pd.Series([1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10])
# 移動分位数の計算
result = series.rolling(window=3, center=True).quantile(0.5)
このコードでは、window=3で窓のサイズを3に設定し、center=Trueで窓を中央に設定しています。そして、quantile(0.5)で中央値（50パーセンタイル）を計算しています。
Numpyを使用した方法
Numpyでは直接的な移動分位数の計算方法は提供されていませんが、np.lib.stride_tricks.as_stridedを使用することで、同様の計算を行うことができます。
import numpy as np
# データの作成
a = np.array([1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10])
# 移動分位数の計算
result = np.percentile(strided_app(a, W=3,1), 50, axis=-1)
このコードでは、strided_app関数を使用して移動窓を作成し、その上でnp.percentile関数を使用して分位数を計算しています。
以上、Pythonでの移動分位数の計算方法について説明しました。データ分析においては、これらの方法が有用であることが多いです。ぜひ活用してみてください。.