为 pandas 系列的每个值分配百分位

Question

是否有直接开箱即用的方法为 pandas 系列的每个值分配百分位数？

我通过排名和重新调整来实现此计算，如下所示：

values = pd.Series(np.random.normal(0,1,100))
percentiles = values.rank()/values.shape

例如系列：[0,2,4,2,10,8,6,1]

应该收到百分位数： [0.125, 0.4375, 0.625, 0.4375, 1.0, 0.875, 0.75, 0.25]

然而，我很惊讶没有本地解决方案（例如qcut，quantile等等......）

有没有明确的计算方法？

Answer 1

您可以使用 来执行此操作rank，其中pct=True选项以表格形式显示排名percentile。

In [1551]: v = pd.Series([0,2,4,2,10,8,6,1])
In [1556]: v.rank(pct=True)                 
Out[1556]: 
0    0.1250
1    0.4375
2    0.6250
3    0.4375
4    1.0000
5    0.8750
6    0.7500
7    0.2500
dtype: float64