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本文依然讨论dataframe的describe方法的结果，当被统计的数据为数字类型的时候，统计描述的结果中其中有个25%/50%/75%的分位数概念，这个分位数它实际上是可以定制的。

苏南大叔：python教程，如何设置dataframe的describe结果的分位数？ - 设置分位数
python教程，如何设置dataframe的describe结果的分位数？（图2-1）

大家好，这里是苏南大叔的“程序如此灵动”博客，这里记录苏南大叔的编程经验文章。本文测试环境：win10，python@3.11.0。

正常分位数

可以参考下面的文章，正常来说，对dataframe进行.describe()会返回以下分位数：25%/50%/75%。

import pandas as pd
data_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
column_names = ["萼长", "萼宽", "瓣长", "瓣宽", "种类"]
df = pd.read_csv(data_url, header=0, names=column_names)
print(df.describe())
Python

输出：

          萼长      萼宽          瓣长          瓣宽          种类
count  120.000000  120.000000  120.000000  120.000000  120.000000
mean     5.845000    3.065000    3.739167    1.196667    1.000000
std      0.868578    0.427156    1.822100    0.782039    0.840168
min      4.400000    2.000000    1.000000    0.100000    0.000000
25%      5.075000    2.800000    1.500000    0.300000    0.000000
50%      5.800000    3.000000    4.400000    1.300000    1.000000
75%      6.425000    3.300000    5.100000    1.800000    2.000000
max      7.900000    4.400000    6.900000    2.500000    2.000000
Plain text

定制分位数

这些分位数的计算方式是：以min为0%，max为100%，进而按比例计算得到对应的分位数。那么，这些百分比其实是可以定制的。定制的方式就是：在.describe()方法中传递个参数percentiles，其类型是个list，也就是说传递的数据是个[]。

df.describe(percentiles=[])
Python

测试代码：

import pandas as pd
data_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
column_names = ["萼长", "萼宽", "瓣长", "瓣宽", "种类"]
df = pd.read_csv(data_url, header=0, names=column_names)
print(df.describe(percentiles=[0.3,0.8]))
print(df.describe(percentiles=[0.3,0.5,0.8]))
Python

苏南大叔：python教程，如何设置dataframe的describe结果的分位数？ - 定制范围
python教程，如何设置dataframe的describe结果的分位数？（图2-2）

值得特殊说明的是：

  • 其中的50%【特殊的分位数叫做中位数】是必然被输出。
  • 0%和100%可以被输出，虽然和min、max意义重复。
  • 超出上述范围的数据，比如120%，是会引发报错输出的。

结束语

中位数50%是个特殊的分位数，它和min、max一样是被固定下来不变的。更多文章，请参考苏南大叔的博客文章：

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