如何找到pandas中每组的中值

您可以使用以下基本语法来计算 pandas 中每组的中值：

 df. groupby ([' group_variable '])[' value_variable ']. median (). reset_index ()

您还可以使用以下语法来计算按多列分组的中值：

 df. groupby ([' group1 ', ' group2 '])[' value_variable ']. median (). reset_index ()

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：按组查找中值

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position points rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

我们可以使用以下代码来查找按团队分组的“points”列的中值：

 #calculate median points by team
df. groupby ([' team '])[' points ']. median (). reset_index ()

	team points
0 to 7.0
1 B 9.0

从结果我们可以看出：

• A 队球员的平均得分为7 。
• B 队球员的平均得分为9 。

请注意，我们还可以同时找到两个变量的中值：

 #calculate median points and median rebounds by team
df. groupby ([' team '])[[' points ', ' rebounds ']]. median ()

	team points rebounds
0 to 7.0 9.0
1B 9.0 7.5

示例 2：查找多个组的中值

以下代码显示了如何查找按球队和位置分组的“分数”列的中值：

 #calculate median points by team
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ']. median (). reset_index ()

	team position points
0 A F 8.0
1 A G 6.0
2 B F 6.5
3 B G 10.5

从结果我们可以看出：

• A 队中位置“F”的球员得分中位数为8 分。
• A 队“G”位球员得分的中位数为6 。
• B 队中位置“F”的球员得分中位数为6.5 分。
• B 队“G”位球员得分的中位数为10.5 分。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见功能：

如何找到 Pandas 中每组的最大值
如何找到pandas中每组的总和
如何在 Pandas 中按组计算分位数