在熊猫中创造百分位桶

Question

我试图根据其值在百分位桶中对我的数据进行分类.我的数据看起来像,

a = pnd.DataFrame(index = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], columns=['data'])
a.data = np.random.randn(10)
print a
print '\nthese are ranked as shown'
print a.rank()

       data
a -0.310188
b -0.191582
c  0.860467
d -0.458017
e  0.858653
f -1.640166
g -1.969908
h  0.649781
i  0.218000
j  1.887577

these are ranked as shown
   data
a     4
b     5
c     9
d     3
e     8
f     2
g     1
h     7
i     6
j    10

为了对这些数据进行排名,我使用的是排名功能.但是,我有兴趣创造一个前20%的桶.在上面显示的示例中,这将是包含标签['c','j']的列表

desired result : ['c','j']

我如何获得所需的结果

Answer 1

In [13]: df[df > df.quantile(0.8)].dropna()
Out[13]: 
       data
c  0.860467
j  1.887577

In [14]: list(df[df > df.quantile(0.8)].dropna().index)
Out[14]: ['c', 'j']