pandas.core.window.expanding.Expanding.quantile #

扩大。分位数( q , interpolation = '线性' , numeric_only = False ) [来源] #

计算扩展分位数。

参数：

分位数浮点数

要计算的分位数。 0 <= 分位数 <= 1。

自 2.1.0 版起已弃用：在未来版本中将重命名为“q”。

插值{'线性', '较低', '较高', '中点', '最近'}

此可选参数指定当所需分位数位于两个数据点i和j之间时要使用的插值方法：

线性：i + (j - i) *fraction，其中fraction是由i和j包围的索引的小数部分。

下：我。

较高：j .

最近的：i或j，以最接近的为准。

中点：( i + j ) / 2。

numeric_only布尔值，默认 False

仅包含 float、int、boolean 列。

1.5.0 版本中的新增内容。

返回：

系列或数据框: 返回类型与具有 dtype 的原始对象相同np.float64。

也可以看看

pandas.Series.expanding: 调用扩展系列数据。
pandas.DataFrame.expanding: 使用 DataFrame 调用扩展。
pandas.Series.quantile: 聚合系列的分位数。
pandas.DataFrame.quantile: 聚合 DataFrame 的分位数。

例子

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
>>> ser.expanding(min_periods=4).quantile(.25)
a     NaN
b     NaN
c     NaN
d    1.75
e    2.00
f    2.25
dtype: float64