Pandasシリーズのnパーセンタイルを取得する方法

パーセンタイル（百分位数）とは、統計学において、ある数値が同じデータセット内の他の数値と比べてどの位置に位置しているかを示す指標です。例えば「50パーセンタイル」は中央値に相当し、「90パーセンタイル」は全体の90%がその値以下であることを意味します。

本記事では、PandasのSeriesオブジェクトに対してn番目のパーセンタイルを求める方法を、具体的なコード例とともに解説します。

処理の流れ

パーセンタイルを求める手順は以下の通りです。

Step 1: Pandasシリーズを定義する
Step 2: 求めたいパーセンタイルの値を入力する
Step 3: パーセンタイルを計算する
Step 4: 計算結果を出力する

サンプルコード

Pandasでは quantile() メソッドを使うことで、簡単にパーセンタイルを計算できます。

import pandas as pd

series = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
print("Series:\n", series)

n = int(input("計算したいパーセンタイルを入力してください: "))
n = n / 100

percentile = series.quantile(n)
print("指定されたシリーズの{}パーセンタイルは: {}".format(n * 100, percentile))

実行結果

Series:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64
計算したいパーセンタイルを入力してください: 50
指定されたシリーズの50.0パーセンタイルは: 30.0

コードの解説

Pandasの quantile() 関数は、引数として 0から1までの範囲の値 のみを受け付けます。つまり、この引数には「割合」を指定することになっています。

そのため、一般的なパーセント表記（0〜100）で入力された値をそのまま渡すことはできず、n / 100 のように100で割って0〜1の範囲に変換してから渡す必要があります。

上記の例では、50を入力しているため 0.5 に変換され、シリーズの中央値である 30.0 が結果として返されます。

補足：補間方法について

quantile() 関数はデフォルトで線形補間（interpolation='linear'）を使用します。データ数が奇数の場合は中央の値がそのまま返されますが、偶数の場合や指定した位置がデータ間に存在する場合は、隣接する値から補間して計算されます。必要に応じて 'lower'、'higher'、'nearest' などの補間方法を指定することも可能です。