Квантили — Quantile
Преобразование quantile вычисляет эмпирические квантили входных данных. Если указан параметр groupby, квантили оцениваются отдельно для каждой группы. Среди прочего это преобразование удобно для построения диаграмм «квантиль — квантиль» (Q–Q).
Вот пример диаграммы квантилей для нормально распределённых данных:
import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(200)})
alt.Chart(df).transform_quantile(
'x', step=0.01
).mark_point().encode(
x='prob:Q',
y='value:Q'
)
Параметры преобразования
Метод Chart.transform_quantile основан на классе QuantileTransform, который поддерживает следующие параметры:
Нажмите, чтобы показать таблицу
| Свойство | Тип | Описание |
|---|---|---|
as | array(FieldName) | Имена выходных полей для вероятностей и значений квантилей. По умолчанию: |
groupby | array(FieldName) | Поля данных для группировки. Если не заданы, используется одна группа, содержащая все объекты данных. |
probs | array(number) | Массив вероятностей в диапазоне |
quantile | FieldName | Поле данных, для которого нужно оценить квантили. |
step | number | Шаг вероятности для вычисления квантилей; по умолчанию |