以百分位数进行汇总，并在python中对组进行计数

Question

我是熟悉R的新python用户。

我想为各组计算用户定义的分位数，并完成各组中观察值的计数。

在R中，我会这样做：

df_sum <- df %>% group_by(group) %>% 
  dplyr::summarise(q85 = quantile(obsval, probs = 0.85, type = 8),
                   n = n())

在python中，我可以通过以下方式获得分组的百分位数：

df_sum = df.groupby(['group'])['obsval'].quantile(0.85)

如何向其中添加组数？

我尝试过：

df_sum = df.groupby(['group'])['obsval'].describe(percentile=[0.85])[[count]]
df_sum = df.groupby(['group'])['obsval'].quantile(0.85).describe(['count'])

示例数据：

data = {'group':['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A'], 'obsval':[1, 3, 3, 5, 4, 6, 7, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df

预期结果：

group  percentile count
A       7.4        5
B       6.55       4

Answer 1

您可以使用pandas.DataFrame.agg()应用多种功能。在这种情况下，您应该使用numpy.quantile()。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'group':['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A'], 'obsval':[1, 3, 3, 5, 4, 6, 7, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df_sum = df.groupby(['group'])['obsval'].agg([lambda x : np.quantile(x, q=0.85), "count"])
df_sum.columns = ['percentile', 'count']
print(df_sum)