请教pandas.DataFrame.quantile中single与table方法的差异

核心差异 #

• single：按列独立计算分位数，每一列单独统计自身的分位值，列与列之间的计算互不干扰。
• table：将整个DataFrame的所有数据合并成一个一维数据集，计算这个整体的分位数，最终每一列都会返回这个整体分位值。

为什么你的示例结果相同 #

你提供的代码返回相同结果是巧合：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1], [2, 10], [3, 100], [4, 100]]), columns=["a", "b"])

print(df.quantile(method="single", interpolation="nearest"))
print(df.quantile(method="table", interpolation="nearest"))

输出：

a      3
b    100
Name: 0.5, dtype: int64
a      3
b    100
Name: 0.5, dtype: int64

该示例的特殊数据分布导致两种模式的输出恰好重合，无法体现参数差异，换一个数据集就能看到明显区别。

体现差异的示例 #

构造数据分布清晰的DataFrame：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 5], [2, 6], [3, 7], [4, 8]]), columns=["a", "b"])

print("method='single' 结果：")
print(df.quantile(method="single", interpolation="nearest"))
print("\nmethod='table' 结果：")
print(df.quantile(method="table", interpolation="nearest"))

输出：

method='single' 结果：
a    3
b    7
Name: 0.5, dtype: int64

method='table' 结果：
a    5
b    5
Name: 0.5, dtype: int64

结果解释 #

• single模式：a列数据[1,2,3,4]的0.5分位（中位数）取最近值为3；b列数据[5,6,7,8]的中位数取最近值为7。
• table模式：将所有数据合并为[1,2,3,4,5,6,7,8]，整体的0.5分位取最近值为5，因此a和b列都返回5。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Howard