如何构造属性在某个范围内的 Python pandas 系列对象

Question

我有一个 pandas.Series 对象，其中每个对象 t 有几个属性，其中一个是它的长度 t.len。我想创建另一个系列 SL，其中包含 S 中长度在 S 中对象的第 60 个百分位和第 90 个百分位之间的那些对象。对此进行编码的最有效方法是什么？假设S = [t0, t1, t2, t3, t4, t5, t6, t7, t8, t9]是一系列 10 个对象。它们对应的长度列表是[15, 4, 10, 20, 3, 20, 13, 8, 14, 1]。第 60 个百分位长度为 13.4，第 90 个百分位长度为 20。那么SL = [t0, t3, t5, t8]下面是基于series.between的代码，但是会产生错误，即：TypeError: list indices must be integers or slices, not Seriesimport numpy as npimport pandas as pdclass Object:    def __init__(self, tid, length):        self.tid = tid                self.len = lengthobjectseries = pd.Series([Object(0, 15), Object(1, 4), Object(2, 10), Object(3, 20), Object(4, 3), Object(5, 20), Object(6, 13), Object(7, 8), Object(8, 14), Object(9, 1)])lenseries = pd.Series(x.len for x in objectseries)ll = np.percentile(lenseries, 60)uu = np.percentile(lenseries, 90)sl = lenseries.between(ll,uu)print (sl)objectlist = objectseries.tolist()print (objectlist[sl])

Answer 1

您可以使用quantile获取百分位值并使用between：

df = pd.DataFrame({'object':[f't{i}' for i in range(10)],

              'values':[15, 4, 10, 20, 3, 20, 13, 8, 14, 1]})

q60,q90 = df['values'].quantile([0.6, 0.9])

df.loc[df['values'].between(q60,q90), 'object']

输出：

0    t0

3    t3

5    t5

8    t8

Name: object, dtype: object您可以使用quantile获取百分位值并使用between：

df = pd.DataFrame({'object':[f't{i}' for i in range(10)],

              'values':[15, 4, 10, 20, 3, 20, 13, 8, 14, 1]})

q60,q90 = df['values'].quantile([0.6, 0.9])

df.loc[df['values'].between(q60,q90), 'object']

输出：

0    t0

3    t3

5    t5

8    t8

Name: object, dtype: object