计算熊猫数据帧中的第一个十分位数

Question

我是Python的新手，我有以下Pandas数据帧，其中一列表示股票名称，另一列表示股市回报，例如：

data = {'name': ["a","b","c","d","e","f","g","h"], 'value': [1,2,3,4,5,6,7,8]}
pd.DataFrame.from_dict(data)

我想做的是添加一列，如果股票名称的值属于整个样本中的第一个十分位数，那么它的值应该为1，否则为0。

我知道有函数qcut，但我不知道如何正确使用它。我尝试了以下方法，但没有得到我想要的：

q = data.apply(lambda y: pd.qcut(y, 10,labels=False, duplicates="drop"), axis=0) 

非常感谢。

Answer 1

您可以使用quantile来计算您的十分位数：

df['≥90%'] = df['value'].ge(df['value'].quantile(0.9)).astype(int)

注意。如果您想要最低十分位数：df['value'].le(df['value'].quantile(0.1)).astype(int)

输出：

name  value  ≥90%
0    a      1     0
1    b      2     0
2    c      3     0
3    d      4     0
4    e      5     0
5    f      6     0
6    g      7     0
7    h      8     1