Python 3.x 如何在Python中快速计算数据帧列中每个值的概率？；

我想根据列数据帧自身的分布计算列数据帧中所有数据的概率。例如，我的数据如下：

    data
0      1
1      1
2      2
3      3
4      2
5      2
6      7
7      8
8      3
9      4
10     1

我期望的结果如下：

    data       pro
0      1  0.155015
1      1  0.155015
2      2  0.181213
3      3  0.157379
4      2  0.181213
5      2  0.181213
6      7  0.048717
7      8  0.044892
8      3  0.157379
9      4  0.106164
10     1  0.155015

我还参考并获得了上述示例。我的代码如下：

import scipy.stats
samples = [1,1,2,3,2,2,7,8,3,4,1]
samples = pd.DataFrame(samples,columns=['data'])
print(samples)
kde = scipy.stats.gaussian_kde(samples['data'].tolist())
samples['pro'] = kde.pdf(samples['data'].tolist())
print(samples)

---

但我不能忍受的是，如果我的专栏太长，它会使操作变慢。有没有更好的方法在熊猫身上实现它？提前感谢。

它自己的发行版并不意味着

kde

。您可以将

value\u计数

与

normalize=True

df.assign(pro=df.data.map(df.data.value_counts(normalize=True)))

    data       pro
0      1  0.272727
1      1  0.272727
2      2  0.272727
3      3  0.181818
4      2  0.272727
5      2  0.272727
6      7  0.090909
7      8  0.090909
8      3  0.181818
9      4  0.090909
10     1  0.272727

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它自己的分布并不意味着kde。您可以将

value\u计数

与

normalize=True

df.assign(pro=df.data.map(df.data.value_counts(normalize=True)))

    data       pro
0      1  0.272727
1      1  0.272727
2      2  0.272727
3      3  0.181818
4      2  0.272727
5      2  0.272727
6      7  0.090909
7      8  0.090909
8      3  0.181818
9      4  0.090909
10     1  0.272727

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首先，谢谢你的回答。其次，我想问一下，我是否可以从概率密度函数中得到概率。如果我的数字不属于上述值，我如何获得概率。例如，如何根据该列的分布得到值的概率为1.5？首先，感谢您的回答。其次，我想问一下，我是否可以从概率密度函数中得到概率。如果我的数字不属于上述值，我如何获得概率。例如，如何根据该列的分布得到值为1.5的概率？