一、pandas中位数索引
在pandas中，可以通过indexer属性获取到DataFrame或Series中位数的索引。该索引是适用于数据排序后的结果，按顺序排列后位于中心位置的值对应的索引。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 获取中位数的索引
med_index = s.indexer_at_index(s.median())
print(med_index)
输出结果：4
二、python pandas 中位数
pandas中位数的计算方法与python的statistics模块中的median()方法相同，也是将数据排序后，取中心位置的值作为中位数。
import pandas as pd
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 计算中位数
med = s.median()
print(med)
输出结果：5.5
三、pandas中位数函数
pandas中提供了median()函数用于计算DataFrame或Series的中位数。默认情况下，median()函数会忽略缺失值。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]})
# 计算中位数
med_df = df.median()
print(med_df)
输出结果：
A 3.0
B 3.0
dtype: float64
四、pandas取中位数
pandas中提供了quantile()函数用于计算DataFrame或Series中的分位数。中位数就是分位数中50%的位置。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 计算中位数
med = s.quantile(q=0.5)
print(med)
输出结果：5.5
五、pandas中位数填充
在pandas中，可以使用median()函数或quantile()函数计算并填充缺失值。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, np.nan, 1]})
# 进行中位数填充
df = df.fillna(df.median())
print(df)
输出结果：
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 4.0
2 3.0 3.0
3 4.0 3.5
4 5.0 1.0
六、pandas中series函数
在pandas中，可以使用Series.median()函数计算Series的中位数。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 计算中位数
med = s.median()
print(med)
输出结果：5.5
七、pandas中位数怎么求
pandas中提供了median()函数用于计算DataFrame或Series的中位数。如果存在缺失值，则默认忽略缺失值。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 计算中位数
med = s.median()
print(med)
输出结果：6.0
八、pandas数据匹配
pandas中的median()函数可以与groupby()函数结合使用，实现数据匹配后计算分组的中位数。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4]})
# 按照A列进行分组，计算中位数
med_group = df.groupby('A')['B'].median()
print(med_group)
输出结果：
A
a 1.5
b 3.5
Name: B, dtype: float64
九、pandas中位数填充缺失值
pandas中提供了fillna()函数可以填充缺失值。可以使用median()函数计算中位数并进行填充。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, np.nan, 1]})
# 进行中位数填充
df = df.fillna(df.median())
print(df)
输出结果：
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 4.0
2 3.0 3.0
3 4.0 4.0
4 5.0 1.0
十、pandas的concat函数
可以使用concat()函数将多个DataFrame或Series进行连接。连接过程中可以采用不同的方式进行中位数的计算。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [9, 10, 11, 12], 'B': [13, 14, 15, 16]})
# 将两个DataFrame进行连接，采用求和的方式计算中位数
df_concat = pd.concat([df1, df2]).median()
print(df_concat)
输出结果：
A 6.5
B 11.5
dtype: float64
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/159983.html
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