如何计算 pandas 的中位数（附示例）

您可以使用Median()函数查找 pandas DataFrame 中一列或多列的中位数：

 #find median value in specific column
df[' column1 ']. median ()

#find median value in several columns
df[[' column1 ', ' column2 ']]. median ()

#find median value in every numeric column
df. median ()

以下示例展示了如何在实践中通过以下 pandas DataFrame 使用此函数：

 #createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [25, pd. NA , 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	player points assists rebounds
0 to 25 5 11
1 B NA 7 8
2 C 15 7 10
3 D 14 9 6
4 E 19 12 6
5 F 23 9 5
6 G 25 9 9
7:29 4 12

示例 1：查找单列的中位数

以下代码显示了如何查找 pandas DataFrame 中单列的中值：

 #find median value of points column
df[' points ']. median ()

23.0

点数列中的中值为23 。

请注意，默认情况下， median()函数在计算中位数时会忽略所有缺失值。

示例 2：查找多列的中位数

以下代码显示了如何查找 pandas DataFrame 中多列的中值：

 #find median value of points and rebounds columns
df[[' points ', ' rebounds ']]. median ()

points 23.0
rebounds 8.5
dtype:float64

示例 3：查找所有数字列的中位数

以下代码显示了如何查找 pandas DataFrame 中所有数字列的中值：

 #find median value of all numeric columns
df. median ()

points 23.0
assists 8.0
rebounds 8.5
dtype:float64

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