如何计算python中每15行的百分比

我的数据框中有810行关于车辆速度的数据，我试图计算每15行的第85百分位速度。以下是我迄今为止所做的：

count = 0
stat1 = []
for i, row in df.iterrows():
    if count == 10:
        stat1 = df.dbl_v.quantile(0.85)
        count = 0
    else:
        count += 1

如何存储和查看第85百分位速度？应该有54个第85百分位速度

---

谢谢

我们可以每15行创建一组，使用除法的剩余部分乘以15

grouper = df.groupby(df.index // 15)

要通过将

.quantile

应用于多个列来创建新的DF，我们可以执行以下操作：

df_new = grouper.agg(
               quantile85 = ('dbl_v', lambda x: x.quantile(0.85))
              ,quantile20 = ('other_column', lambda x: x.quantile(0.20))
              ,mean_dbl_v = ('dbl_v', 'mean')
              ,sum_col3 = ('name_column3', 'sum')
               #and so on...
           )

---

我们可以使用除15的剩余部分，每15行创建一个组

grouper = df.groupby(df.index // 15)

要通过将

.quantile

应用于多个列来创建新的DF，我们可以执行以下操作：

df_new = grouper.agg(
               quantile85 = ('dbl_v', lambda x: x.quantile(0.85))
              ,quantile20 = ('other_column', lambda x: x.quantile(0.20))
              ,mean_dbl_v = ('dbl_v', 'mean')
              ,sum_col3 = ('name_column3', 'sum')
               #and so on...
           )

---

请尝试

df.groupby（df.index//15）['dbl\u v'].quantile（0.85）

谢谢您的帮助！成功了吗？如果是，我会做出适当的回答如果我添加更多的百分位数来计算，有可能将其保存到新的数据框中吗？是的，它可以工作，我可以清楚地看到所有所需的第85百分位数speedtry

df.groupby（df.index//15）['dbl_v'].分位数（0.85）

感谢您的帮助！成功了吗？如果是，我会做出适当的回答如果我添加更多的百分位数进行计算，是否可以将其保存到新的数据框中？是的，它工作正常，我可以清楚地看到所有所需的第85百分位数。谢谢！除了百分位数，我还想计算每15行的平均值、中位数和其他百分位数。for-loop函数将如何使用？我添加了更多聚合示例，请参见更新：-）谢谢，你帮了我很多忙！基本上，我不需要循环函数来迭代它们。我只需要groupby和聚合函数。谢谢@如果我的回答对你有帮助，请：-）谢谢！除了百分位数，我还想计算每15行的平均值、中位数和其他百分位数。for-loop函数将如何使用？我添加了更多聚合示例，请参见更新：-）谢谢，你帮了我很多忙！基本上，我不需要循环函数来迭代它们。我只需要groupby和聚合函数。谢谢@如果我的回答对你有帮助，请：-）