對於百分位數，相信大家都比較熟悉，以下解釋源引自百度百科。

百分位數，如果將一組資料從小到大排序，並計算相應的累計百分位，則某一百分位所對應資料的值就稱為這一百分位的百分位數。可表示為：一組n個觀測值按數值大小排列。如，處於p%位置的值稱第p百分位數。

因為百分位數是採用等分的方式劃分資料，因此也可用此方法進行等頻分箱。

import pandas as pd
import numpy as np
import random
t=pd.DataFrame(columns=['l','s'])
#隨機生成1000個0到999整數
t['l']=[random.randint(0,999) for _range in range(1000)]
#定義s為1，便於統計
t['s']=1
#通過np.percentile找到分位點
l_bin=[]
for i in range(0,101,10):
 l_bin.append(np.percentile(t['l'],i))
#分位點最後一個數加上一個極小的數，否則切分後數字999會標記為nan
l_bin[-1]+=1/1e10
print('分位點:',np.array(l_bin).round(2))
#對隨機數進行切分，right=False時左閉右開
t['box']=pd.cut(t['l'],l_bin,right=False)
tj=t.groupby('box')['s'].agg('sum')
print('分箱統計')
print(tj)
#生成新的標籤
label=[]
for i in range(len(l_bin)-1):
 label.append(str(l_bin[i].round(4))+'+')
#原標籤和自定義的新標籤生成字典 
list_box_td=list(set(t['box']))
list_box_td.sort()
dict_t=dict(zip(list_box_td,label))
#根據字典進行替換
t['new_box']=t['box'].replace(dict_t)
print('新分箱統計')
tj=t.groupby('new_box')['s'].agg('sum')
print(tj)
del t['s']
print(t.head())

輸出結果：

分位點: [ 0. 90.9 194.6 290. 386. 473.5 589. 688. 783.2 884.2
 997. ]
分箱統計
box
[0.0,90.9)  100
[90.9,194.6)  100
[194.6,290.0)  99
[290.0,386.0)  99
[386.0,473.5) 102
[473.5,589.0)  99
[589.0,688.0) 100
[688.0,783.2) 101
[783.2,884.2) 100
[884.2,997.0) 100
Name: s,dtype: int64
新分箱統計
new_box
0.0+  100
194.6+  99
290.0+  99
386.0+ 102
473.5+  99
589.0+ 100
688.0+ 101
783.2+ 100
884.2+ 100
90.9+  100
Name: s,dtype: int64
  l    box new_box
0 253 [194.6,290.0) 194.6+
1 468 [386.0,473.5) 386.0+
2 130 [90.9,194.6) 90.9+
3 476 [473.5,589.0) 473.5+
4 656 [589.0,688.0) 589.0+

可以看出每個分箱內，約有100個數字。根據這個方法，可以自定義一些標籤。

補充拓展：python 計算動態時點的百分位數

【說明】

1、動態時點：每次計算的資料框為截止於當前行的資料，即累計行（多次計算）；

2、靜態時點（當前時間）：計算的資料框為所有行（一次計算）；

【程式碼】

test = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,size=10),columns=['value']) # 生成[1,10]的隨機整數
test['pct_sf'] = test.index.map(lambda x: test.ix[:x].value.rank(pct=True)[x]) # 動態時點
test['pct'] = test.value.rank(pct=True) # 當前時點
test

以上這篇使用python 計算百分位數實現資料分箱程式碼就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。