python groupby agg 分位数

### 计算分位数的方法 为了在 Pandas 中使用 `groupby` 和 `agg` 方法来计算特定分组下的百分比分位数值,可以采用自定义聚合函数的方式。对于想要获取的数据列,在调用 `agg()` 函数时指定该列以及对应的统计操作即可实现目标。 下面是一个具体的例子展示如何求取不同分组内的第10个百分位数和第90个百分位数: ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建样本数据框 df = pd.DataFrame({ 'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'Value': [1, 2, 3, 4] }) # 使用 groupby 结合 agg 来计算各分类下的 10% 和 90% 分位数 result = df.groupby('Category')['Value'].agg( q10=lambda x: x.quantile(0.1), q90=lambda x: x.quantile(0.9) ) print(result) ``` 上述代码片段展示了通过 lambda 表达式传递给 `quantile()` 方法不同的参数值以获得所需的分位数[^1]。 此外,还可以利用命名聚合的方式来使返回的结果更加直观易读: ```python result_named = df.groupby('Category').agg( min_value=('Value', 'min'), max_value=('Value', 'max'), quantile_10=('Value', lambda x: x.quantile(.1)), quantile_90=('Value', lambda x: x.quantile(.9)) ) print(result_named) ``` 这种方法不仅能够清晰表达所要执行的操作,而且使得最终输出更易于理解[^3]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

# 告别低效建模:Lumerical脚本自动化实战指南 在光子学仿真领域,时间就是科研生命线。当同行还在GUI界面里反复点击菜单时,你已经用脚本批量生成了20组参数化结构——这不是未来场景,而是每位FDTD用户都应该掌握的基础生产力革命。本文将彻底改变你与Lumerical的交互方式,从手动拖拽的农耕时代,跃迁到自动化建模的工业文明。 ## 1. 为何脚本建模是必然选择 2019年Nature Photonics的一项研究显示,科研工作者在仿真工具上平均浪费37%的时间在重复性操作上。对于需要参数扫描的纳米光学结构设计,这个数字可能更高。手动创建10个不同尺寸的纳米柱阵列意味着: -
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