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
СвойствоТипОписание
asarray(FieldName)

Имена выходных полей для вероятностей и значений квантилей. По умолчанию: ["prob", "value"].

groupbyarray(FieldName)

Поля данных для группировки. Если не заданы, используется одна группа, содержащая все объекты данных.

probsarray(number)

Массив вероятностей в диапазоне (0, 1), для которых нужно вычислить квантили. Если не задан, используется параметр step.

quantileFieldName

Поле данных, для которого нужно оценить квантили.

stepnumber

Шаг вероятности для вычисления квантилей; по умолчанию 0.01. Выбираются все значения от половины шага до 1, не включая 1. Используется только при отсутствии параметра probs.