Pandas：分组然后检索 IQR

如何解决Pandas：分组然后检索 IQR

我对 Pandas 很陌生，我正在尝试做以下事情：

我有两个数据框 comms 和 arts，看起来像这样（除了它们与其他列的广告更长）

通讯：

ID    commscore           
10       5                
10       3                  
10      -1                 
11       0                
11       2              
12       9      
13      -2     
13      -1     
13       1      
13       4

艺术：

ID    commNumber
10        3 
11        2    
12        1
13        4      

我需要将 comms 按其 ID 分组，然后将 commscore 分布的四分位距 (iqr) 保存在 arts（显然在正确的 ID 行中）对于每个 ID。

我已经尝试过使用 groupby、agg 和 map ，但是由于我对 Pandas 的概念非常有限，我无法实现我想要的。

有人有解决办法吗？

谢谢

安德里亚

解决方法

我们可以使用 group 中的函数 iqr 通过 ID commScore 数据框和聚合列 scipy.stats 来计算四分位距，然后 {{1 }} 这是在 map 数据框的 iqr 列上计算出的 ID 范围

arts

---

from scipy.stats import iqr

arts['IQR'] = arts['ID'].map(comms.groupby('ID')['commScore'].agg(iqr))

,

cluster.im.h <- cluster.im.mlogit(m,H.ml,~ region) 对象有一个 GroupBy 方法。您可以计算 Q3 和 Q1，然后将它们相减。一些重命名和加入遵循它：

quantile

得到

grouper = comms.groupby("ID")
q1,q3 = grouper.quantile(0.25),grouper.quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
iqr = iqr.rename(columns={"commScore": "IQR"})

arts = arts.set_index("ID").join(iqr)

如果有多个数字列，那么我们将 >>> arts commNumber IQR ID 10 3 3.0 11 2 1.0 12 1 0.0 13 4 3.0 明确表示为：

commScore

给出相同的结果。

如果不想调用 grouper = comms.groupby("ID").commScore q1,grouper.quantile(0.75) iqr = q3 - q1 iqr.name = "IQR" # `iqr` will be a series since we selected 1 column,# so renaming is a bit different arts = arts.set_index("ID").join(iqr) 2 次，可以传递一个列表 quantile，然后用 [0.75,0.25] 减去它们。因此，我们写了

而不是上面涉及 agg 和 q1 的 2 行

q3

其余的都是一样的。