私の用語を許して、私は統計やプロットの専門家ではありません！x軸上のパーセンタイルラベルの均等分配
パンダを使用して、「5 9s」までバケット化された分位データをプロットしようとしています。 0.9と1.0との間のX軸間隔が圧縮されるプロットで
q = df['foo'].quantile([.1, .2, .3, .4, .5, .6, .7, .8, .9, .99, .999, .9999, .99999, 1])
q.plot()
結果：
すなわち偏在整数値のシリーズ「foo」を有する所定のデータフレーム「DF」のために、あります
x軸に分位数のバケットを均等に配置する方法はありますか？
ありがとうございます！
lmoのアドバイスを受けて、私にはうまくいきます。シリーズ 'A' を有する所定のデータフレーム 'DF' の
：
percentiles = [.1, .2, .3, .4, .5, .6, .7, .8, .9, .99, .999, .9999, .99999, 1.0]
pct = df['A'].quantile(percentiles)
xticks = range(0, len(percentiles), 1)
ax = pct.plot (xticks=xticks)
ax.set_xticklabels([str(p) for p in percentiles)
plt.show()
私は
import pandas as pd import numpy as np a = np.sort(np.random.rand(1000)) b = a.repeat(np.arange(len(a))) b += np.random.rand(len(b))/100 s = pd.Series(b) s.hist() 
pd.qcut
使用すると思います。私は20を使いました。私もラベルのパラメータを渡しました。それがなければ、パンダはカットが作られた場所の端にラベルを付けます。
q = pd.qcut(s, 20, labels=range(20))
残念ながら、私のデータは、一意でないビンエッジを避けるために十分に分散されていません。いずれにせよ、90パーセンタイル以上の精度を示す能力が必要です。おそらく私はあなたの反応を完全に理解していないでしょう。 – user1612443
一つの可能性は、分位数のバケット1-1マッピングである新しい変数を設定することで、 1からnまでカウントします（nはバケットの数です）。これをx軸としてグラフを作成し、分位数をラベルとして追加します。 – lmo
lmo、これを回答に変更したい場合、私はあなたに信用を与えます。ありがとう。 – user1612443
コードを回答として投稿したい場合は、問題ありません。私は今、ちょっと心配しています。最後に提案などのための素早い感謝を追加してください。あなたが投稿したときに私に知らせるなら、あなたにアップヴォートを与えます。さもなければ、私は今週末にそれに亀裂をかけるでしょう。 – lmo