Аналитики столкнулись с расхождением перцентилей в pandas и ClickHouse

Проблема проявляется в существенной разнице результатов: например, для одного и того же набора из десяти заказов показатель p90 может варьироваться от 3900 до 12 500 рублей. Это вызывает трудности, когда аналитики сравнивают данные из Jupyter-ноутбуков, обработанные в pandas, с показателями на дашбордах, где используются данные из ClickHouse.

Основная причина такого расхождения кроется в различных алгоритмах вычисления перцентилей, которые применяются в каждом инструменте. Даже повторный запуск одного и того же запроса может иногда менять результат, что затрудняет унификацию отчётности и принятие решений на основе единых метрик.