将 pandas 数据分箱前 N%

Question

我有一个熊猫系列（作为更大数据框的一部分），如下所示：

0        7416
1       10630
2        7086
3        2091
4        3995
5        1304
6         519
7        1262
8        3676
9        2371
10       5346
11        912
12       3653
13       1093
14       2986
15       2951
16      11859

我想根据以下分位数对行进行分组：

Top 0-5%
Top 6-10%
Top 11-25%
Top 26-50%
Top 51-75%
Top 76-100%

首先我开始对数据使用pd.rank()，然后我计划使用pd.cut() 将数据切割成箱，但这似乎不接受前N%，而是接受明确的箱边缘。在 pandas 中是否有一种简单的方法可以做到这一点，或者我是否需要创建一个 lambda/apply 函数来计算每个排名项目应该放在哪个 bin 中。

Answer 1

这是你的想法吗？

pd.qcut(data, [0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1])

Answer 2

稍作修改的版本：

pd.qcut(数据, [0, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1])

否则，如果数据集低于 0.05 (5%)，它会给我 NaN。