quantile 是 Python 中一个非常实用的函数，它可返回一组数据中指定百分比的数值。在统计学中，分位数是将数据按照顺序排列后分成若干等份的一个值，也可以理解为数据的百分位数。在这篇文章中，我们将深入了解 Python 中 quantile 函数的用法以及一些应用场景。
quantile 函数的基本用法
quantile 函数的基本语法如下：
DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear')
其中，q 参数指定所需的分位数，取值范围为 0 到 1 之间的小数；axis 参数指定沿着哪个轴进行计算，默认为 0 可以计算每列的分位数；numeric_only 参数指定是否只计算数字类型的数据，默认为 True 表示只计算数字类型的数据；interpolation 参数指定插值方法，可选项包括 'linear'（默认）、'lower'、'higher'、'midpoint' 和 'nearest'。
让我们通过几个例子来说明 quantile 函数的使用。
示例一：计算一组数据的中位数
假设有一组数据 lst，我们想要计算该数据的中位数，可以使用以下代码：
import numpy as np
lst = np.random.randint(0, 100, size=100)
median = np.quantile(lst, 0.5)
print("数据的中位数为：", median)
在以上代码中，我们使用 numpy 库中的 quantile 函数来计算 lst 数据的中位数。
示例二：计算一组数据的四分位数
除了中位数，我们还可以通过 quantile 函数来计算数据的四分位数。对于一组数据 lst，我们可以使用以下代码来计算该数据的第一四分位数和第三四分位数：
import numpy as np
lst = np.random.randint(0, 100, size=100)
q1 = np.quantile(lst, 0.25)
q3 = np.quantile(lst, 0.75)
print("数据的第一四分位数为：", q1)
print("数据的第三四分位数为：", q3)
在以上代码中，我们使用 numpy 库中的 quantile 函数来计算 lst 数据的第一四分位数和第三四分位数。
quantile 函数的高级用法
除了基本的用法外，quantile 函数还有一些高级的用法。让我们一起来探讨一下这些高级用法。
使用自定义插值方法
默认情况下，quantile 函数使用 'linear' 插值方法来计算分位数。但是，在某些情况下，我们可能需要使用其他的插值方法。例如，如果我们希望使用 'nearest' 插值方法来计算数据的分位数，可以使用以下代码：
import numpy as np
lst = np.random.randint(0, 100, size=100)
q1 = np.quantile(lst, 0.25, interpolation='nearest')
print("数据的第一四分位数为：", q1)
在以上代码中，我们使用 interpolation 参数将插值方法设置为 'nearest'。
计算多维数组的分位数
除了计算一维数组的分位数外，我们还可以计算多维数组的分位数。对于一个二维数组 arr，我们可以使用以下代码来计算该数组每列的中位数：
import numpy as np
arr = np.random.randint(0, 100, size=(100, 5))
median = np.quantile(arr, 0.5, axis=0)
print("每列数据的中位数为：", median)
在以上代码中，我们使用 axis 参数将计算的轴设置为 0，表示计算每列数据的分位数。
计算 DataFrame 对象的分位数
除了 numpy 库中的 quantile 函数外，pandas 库中也提供了 quantile 函数来计算 DataFrame 对象的分位数。对于一个 DataFrame 对象 df，我们可以使用以下代码来计算该 DataFrame 对象每列数据的第一四分位数和第三四分位数：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(100, 5)), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
q1 = df.quantile(q=0.25)
q3 = df.quantile(q=0.75)
print("每列数据的第一四分位数：\n", q1)
print("每列数据的第三四分位数：\n", q3)
在以上代码中，我们使用 pandas 库中的 quantile 函数来计算 df DataFrame 对象每列数据的第一四分位数和第三四分位数。
应用场景
quantile 函数在数据分析和建模中有广泛的应用。例如，在金融领域中，分位数可以用来计算股票或基金的价值分布；在人口统计学中，分位数可以用来计算家庭收入或财富的分布情况。
quantile 函数是 Python 中一个非常实用的函数，它可以方便地计算一组数据的分位数，并且具有广泛的应用场景。