Scipy、Python、Numpy或PySpark/Pandas是否有类似pdf_sum与pdf_percentile的函数？

下面分库说明Scipy、Numpy、Pandas、PySpark里对应的功能函数：

Scipy（最适配统计计算需求） #

Scipy的scipy.stats模块完全覆盖你要的PDF相关功能：

• 替代pdf_sum：如果是计算某区间的概率（本质是PDF的积分，对应R中pdf_sum的区间求和逻辑），直接用分布对象的cdf()方法做差值，比如正态分布下stats.norm.cdf(upper_bound) - stats.norm.cdf(lower_bound)就能得到区间内的概率；如果是对离散的PDF数值求和，直接用Numpy的np.sum()处理计算好的PDF数组即可。
• 替代pdf_percentile：用分布对象的ppf()方法（即CDF的逆函数），比如stats.norm.ppf(0.95)就能得到正态分布的95%分位数，和R的pdf_percentile功能完全匹配。
  另外，如果需要从样本数据拟合PDF，可以用scipy.stats.gaussian_kde生成核密度估计的PDF函数，再进行求值或求和操作。

Numpy #

Numpy本身没有内置的理论分布统计函数，但可以配合Scipy完成需求：

• 对已有的PDF数值数组求和，直接用np.sum()即可。
• 针对样本数据计算分位数，用np.percentile(data, q)，其中q是0-100的数值（比如95对应95%分位数），这是样本分位数计算，对应R里的quantile()。

Pandas #

Pandas主打数据处理，针对样本数据的操作：

• 计算样本分位数用df['column_name'].quantile(q)，q是0-1的数值（比如0.95对应95%分位数），适配DataFrame结构，用法更便捷。
• 样本PDF估算需要配合Scipy的gaussian_kde，或者用df['column_name'].plot(kind='kde')做可视化，但本身没有独立的PDF计算函数。

PySpark（大数据场景） #

PySpark针对分布式数据的处理方案：

• 计算样本分位数用percentile_approx(col, q)（近似计算，适合大数据集）或percentile(col, q)（精确计算，性能较差），对应R的样本分位数功能。
• 样本PDF估算可以用pyspark.ml.stat.KernelDensity做核密度估计，生成近似PDF值后再进行求和等操作，PySpark没有内置的理论分布PDF/分位数函数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gang01