我正在尝试根据数据的值将数据分类到百分位桶中。我的数据看起来像是,
a = pnd.DataFrame(index = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], columns=['data'])
a.data = np.random.randn(10)
print a
print '\nthese are ranked as shown'
print a.rank()
data
a -0.310188
b -0.191582
c 0.860467
d -0.458017
e 0.858653
f -1.640166
g -1.969908
h 0.649781
i 0.218000
j 1.887577
these are ranked as shown
data
a 4
b 5
c 9
d 3
e 8
f 2
g 1
h 7
i 6
j 10为了对这些数据进行排名,我使用了rank函数。然而,我感兴趣的是创建一个前20%的桶。在上面显示的示例中,这是一个包含标签'c','j‘的列表
desired result : ['c','j']如何获得想要的结果?
发布于 2013-06-25 07:55:58
In [13]: df[df > df.quantile(0.8)].dropna()
Out[13]:
data
c 0.860467
j 1.887577
In [14]: list(df[df > df.quantile(0.8)].dropna().index)
Out[14]: ['c', 'j']https://stackoverflow.com/questions/17286672
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