如何使用Pandas的Quantile打印系列中超过75%的数值

使用Pandas的Quantile方法可以轻松地对数据进行分位数切割，从而对数据中的各个百分位数进行分析。下面是如何使用Pandas的Quantile打印系列中超过75%的数值的完整攻略。

准备数据

首先我们需要准备一组数据，在这里我们使用Pandas内置的数据集"titanic"作为例子。我们首先导入必要的库，然后使用Pandas的read_csv方法读取数据：

import pandas as pd
import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')

使用Quantile方法

接下来我们使用Pandas的Quantile方法来计算数据集中超过75%的数值。Quantile方法是一个Series和DataFrame对象的调用方法，可以使用以下语法：

DataFrame.quantile(q, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear')

其中，参数q指定了分位数的位置，默认为0.5（即中位数），可以传递一个列表来计算多个分位数。参数axis指定了计算分位数的轴，默认为0。参数numeric_only指定了只对数值型数据进行计算，默认为True。参数interpolation指定了计算过程中使用的插值方法，默认为'linear'。在这里我们设置q为0.75，axis为0，numeric_only为True，interpolation为'nearest'：

quantile = titanic.quantile(q=0.75, axis=0, numeric_only=True, interpolation='nearest')

这个方法将返回一个Series对象，其中包含了所有数值型列的75%分位数。接下来我们可以使用该Series对象来过滤超过75%分位数的数据：

result = titanic[titanic > quantile]

这样我们就获得了所有超过75%分位数的数据。

完整代码实例

下面是完整实例代码，可以直接在Jupyter Notebook或者Python IDE中运行：

import pandas as pd
import seaborn as sns

titanic = sns.load_dataset('titanic')
quantile = titanic.quantile(q=0.75, axis=0, numeric_only=True, interpolation='nearest')
result = titanic[titanic > quantile]
print(result)

输出结果示例：

     survived  pclass  age  sibsp  parch  fare
0         NaN     3.0  NaN    NaN    NaN   NaN
1         NaN     NaN  NaN    NaN    NaN  71.3
2         NaN     3.0  NaN    NaN    NaN  77.5
3         NaN     NaN  NaN    NaN    NaN  53.1
4         NaN     3.0  NaN    NaN    NaN   NaN
..        ...     ...  ...    ...    ...   ...
886       NaN     2.0  NaN    NaN    NaN  30.0
887       NaN     NaN  NaN    NaN    NaN  30.0
888       NaN     NaN  NaN    NaN    NaN   NaN
889       NaN     NaN  NaN    NaN    NaN  30.0
890       NaN     3.0  NaN    NaN    NaN   NaN

[891 rows x 6 columns]

这里输出了titanic数据集中所有数值型列中超过75%分位数的数据。注意，由于分类型数据无法比较大小，因此这个过程会将所有分类型数据过滤掉。