我注意到pandas.DataFrame.describe()和numpy.percentile()处理NaN值的方式有所不同。0.2492848255776256, 0.50010992119477615, 0.75020053461424419] # Now in agreement with describe()
熊猫在百分位数计算中忽略了在百分位数计算中是否有任何令人信服的理由将NaN包括在内?它看到Pandas正确地处理了这个问题,所以我想知
我知道如何使用以下方法有效地计算培训数据的百分位数排名:我的问题是,如何有效地获得验证数据列相对于培训数据列的一组类似的百分位数排名也就是说,对于验证数据列中的每个值,如何才能找到它相对于培训数据列中所有值的百分位数排序?scipy.stats.percentileofscore(comparison_data,datum)
ret