从基于分类标记的频率数据中获取分位数

Question

我一直在努力编写代码以获得 10、50 和 90 个分位数（分位数是将样本分成相等大小的位置）。每一行都是一个不同的样本。此数据框中的数据是每个类别标记的频率（在列中表示）。

import pandas as pd

main_folder = r'c:user/sherwood/documents/data.csv'
datos = pd.read_csv(main_folder)
datos.head()

output[1]:
    'sample_number' 'classmark1' 'classmark2' 'classmark3' ... 
                        0.37         0.44         0.52
           1          freq1_1      freq1_2       freq1_3
           2          freq2_1      freq2_2       freq2_3
           3          freq3_1      freq3_2       freq3_3
           .
           .
           .

分类标记为 0.37、0.44、0.52 等。请注意，类宽度在分布上是未知的，也不相等。 Here is the data in excel（右栏为样本，但未在数据框中使用）

我想弄清楚如何通过仅将类标记作为标题来获得每一行的分位数 10、50 和 90。

（在统计学中，类标记是类区间内的一个值，尤其是它的中点或最接近的整数值，用于表示区间以方便计算）。

Answer 1

尝试使用 .describe()

import pandas as pd
main_folder = r'c:user/sherwood/documents/data.csv'
datos = pd.read_csv(main_folder)
datos.describe(percentiles = [0.1,0.5,0.9]).filter( regex = '%',axis = 0)