对于系列:用于描述函数

假设df具有以下列sales和id。你想计算销售额的百分比，它是这样工作的，

df['sales'].describe(percentiles = [0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1])

0.0: .0: minimum
1: maximum 
0.1 : 10th percentile and so on

import numpy as np
a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108]
print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile

如果你需要答案是输入numpy数组的成员:

再加上numpy中的百分位数函数默认情况下将输出计算为输入向量中两个相邻项的线性加权平均。在某些情况下，人们可能希望返回的百分位数是向量的实际元素，在这种情况下，从v1.9.0开始，您可以使用“插值”选项，使用“低”、“高”或“最近”。

import numpy as np
x=np.random.uniform(10,size=(1000))-5.0

np.percentile(x,70) # 70th percentile

2.075966046220879

np.percentile(x,70,interpolation="nearest")

2.0729677997904314

后者是向量中的一个实际条目，而前者是与百分位数相邻的两个向量条目的线性插值

您可能会对SciPy Stats包感兴趣。它有你所追求的百分位数函数和许多其他统计上的好处。

Percentile()在numpy中也可用。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
p = np.percentile(a, 50) # return 50th percentile, e.g median.
print p
3.0

这张票让我相信他们不会很快将percentile()集成到numpy中。

从Python 3.8开始，标准库附带了quantiles函数，作为统计模块的一部分:

from statistics import quantiles

quantiles([1, 2, 3, 4, 5], n=100)
# [0.06, 0.12, 0.18, 0.24, 0.3, 0.36, 0.42, 0.48, 0.54, 0.6, 0.66, 0.72, 0.78, 0.84, 0.9, 0.96, 1.02, 1.08, 1.14, 1.2, 1.26, 1.32, 1.38, 1.44, 1.5, 1.56, 1.62, 1.68, 1.74, 1.8, 1.86, 1.92, 1.98, 2.04, 2.1, 2.16, 2.22, 2.28, 2.34, 2.4, 2.46, 2.52, 2.58, 2.64, 2.7, 2.76, 2.82, 2.88, 2.94, 3.0, 3.06, 3.12, 3.18, 3.24, 3.3, 3.36, 3.42, 3.48, 3.54, 3.6, 3.66, 3.72, 3.78, 3.84, 3.9, 3.96, 4.02, 4.08, 4.14, 4.2, 4.26, 4.32, 4.38, 4.44, 4.5, 4.56, 4.62, 4.68, 4.74, 4.8, 4.86, 4.92, 4.98, 5.04, 5.1, 5.16, 5.22, 5.28, 5.34, 5.4, 5.46, 5.52, 5.58, 5.64, 5.7, 5.76, 5.82, 5.88, 5.94]
quantiles([1, 2, 3, 4, 5], n=100)[49] # 50th percentile (e.g median)
# 3.0

Quantiles为给定的分布区域返回n - 1个切割点的列表，分隔n个分位数区间(以等概率将dist划分为n个连续区间):

统计数据。分位数(dist， *， n=4, method='exclusive')

在我们的例子中，n(百分位数)是100。

我通常看到的百分位数的定义期望从所提供的列表中找到P个百分比的值…这意味着结果必须来自集合，而不是集合元素之间的插值。为此，可以使用一个更简单的函数。

def percentile(N, P):
    """
    Find the percentile of a list of values

    @parameter N - A list of values.  N must be sorted.
    @parameter P - A float value from 0.0 to 1.0

    @return - The percentile of the values.
    """
    n = int(round(P * len(N) + 0.5))
    return N[n-1]

# A = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
# B = (15, 20, 35, 40, 50)
#
# print percentile(A, P=0.3)
# 4
# print percentile(A, P=0.8)
# 9
# print percentile(B, P=0.3)
# 20
# print percentile(B, P=0.8)
# 50

如果你想从所提供的列表中获得等于或低于P百分比的值，那么使用以下简单的修改:

def percentile(N, P):
    n = int(round(P * len(N) + 0.5))
    if n > 1:
        return N[n-2]
    else:
        return N[0]

或者使用@ijustlovemath建议的简化:

def percentile(N, P):
    n = max(int(round(P * len(N) + 0.5)), 2)
    return N[n-2]