Pandas TimeGrouper：.median() 与 .quantile(0.5) 的行为不同

Question

我有一个多年的时间序列，想按季节查找分位数。

从数值上看，这很好用。但是，当我期望一个单一索引的 DataFrame 时，我得到一个 MultiIndex Series 作为输出。

import pandas as pd
import numpy as np

rng = pd.date_range(start='2014-01-01', end='2016-01-01', freq='30T')
a_data = np.random.normal(loc=np.pi, scale=np.e, size=len(rng))
b_data = a_data - 5
df = pd.DataFrame(index=rng, data={'a': a_data, 'b': b_data})    
grouped = df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='QS-DEC'))  
mult_idx_series = grouped.quantile(0.5)
mult_idx_series 

显示MultiIndex'd Series：

2013-12-01  a    3.079999
            b   -1.920001
2014-03-01  a    3.126490
            b   -1.873510

我期望（并且想要）与 .median() 相同的输出格式

median_df = grouped.median()
median_df 

看起来像：

            a         b
2013-12-01  3.079999 -1.920001
2014-03-01  3.126490 -1.873510

我应该指出：

• 这不是我在现实中想要的第 0.5 个分位数
• 我知道我只是 mult_idx_series.unstack(1) 我想要的格式

我对不同的返回形状感到惊讶，并想了解其中的原因。

Answer 1

区别在于grouped.median() 调用优化（cythonized）median 聚合函数，而grouped.quantile() 调用通用包装器以应用组上的函数。 p>

考虑一下：

In [56]: grouped.apply(lambda x: x.quantile(0.5))
Out[56]:
2013-12-01  a    3.175594
            b   -1.824406
2014-03-01  a    3.116556
            b   -1.883444
2014-06-01  a    3.222320
            b   -1.777680
2014-09-01  a    3.207015
            b   -1.792985
2014-12-01  a    3.114767
            b   -1.885233
2015-03-01  a    3.091952
            b   -1.908048
2015-06-01  a    3.220528
            b   -1.779472
2015-09-01  a    3.204990
            b   -1.795010
2015-12-01  a    3.108755
            b   -1.891245
dtype: float64

In [57]: grouped.agg(lambda x: x.quantile(0.5))
Out[57]:
                   a         b
2013-12-01  3.175594 -1.824406
2014-03-01  3.116556 -1.883444
2014-06-01  3.222320 -1.777680
2014-09-01  3.207015 -1.792985
2014-12-01  3.114767 -1.885233
2015-03-01  3.091952 -1.908048
2015-06-01  3.220528 -1.779472
2015-09-01  3.204990 -1.795010
2015-12-01  3.108755 -1.891245

所以grouped.quantile() 做了一个通用的应用，而不是一个聚合。这样做的原因是quantile 也可以返回一个 DataFrame（因此并不总是一个纯粹的聚合），如果你一次计算多个分位数，例如使用grouped.quantile([0.1, 0.5, 0.9])：

In [67]: grouped.quantile([0.1, 0.5, 0.9])
Out[67]:
                       a         b
2013-12-01 0.1 -0.310566 -5.310566
           0.5  3.131418 -1.868582
           0.9  6.624399  1.624399
2014-03-01 0.1 -0.219992 -5.219992
           0.5  3.173881 -1.826119
           0.9  6.550259  1.550259
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