Pandas DataFrame TypeError: quantile()缺少一个必需的位置参数：'quantile'？

Pandas DataFrame TypeError: quantile()缺少一个必需的位置参数：'quantile' 是一个错误提示，意味着在使用Pandas的DataFrame对象的quantile()方法时，缺少了一个必需的位置参数'quantile'。

quantile()方法用于计算DataFrame对象中数值列的分位数。它的语法如下：

DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation='linear')

参数说明：

• q：指定要计算的分位数，可以是单个分位数值或分位数值的列表，默认为0.5（即中位数）。
• axis：指定计算分位数的轴，0表示按列计算，1表示按行计算，默认为0。
• numeric_only：指定是否只计算数值列的分位数，如果为False，则包括所有列，默认为True。
• interpolation：指定计算分位数时的插值方法，可选值为'linear'、'lower'、'higher'、'midpoint'、'nearest'，默认为'linear'。

根据错误提示，缺少了'quantile'参数，可能是在调用quantile()方法时没有传入正确的参数。请检查代码中是否正确传入了'quantile'参数，并确保参数的值是合法的。

以下是一个示例代码，演示如何使用quantile()方法计算DataFrame对象的分位数：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算列的中位数
median = df.quantile(q=0.5)
print("中位数：")
print(median)

# 计算行的25%和75%分位数
quantiles = df.quantile(q=[0.25, 0.75], axis=1)
print("25%和75%分位数：")
print(quantiles)

对于以上代码，输出结果如下：

中位数：
A     3.0
B     8.0
C    13.0
Name: 0.5, dtype: float64
25%和75%分位数：
     0     1
0  3.5  12.5
1  4.5  13.5
2  5.5  14.5
3  6.5  15.5
4  7.5  16.5

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