pandas 中位数

在pandas中，可以使用median()函数来计算中位数。根据引用\[1\]中的示例代码，如果想要计算DataFrame中某一列的中位数，可以使用以下代码：

print(df\["col2"\].median())

其中，df是一个DataFrame对象，"col2"是要计算中位数的列名。这将打印出该列的中位数值。另外，还可以使用quantile()函数来计算50%分位数，即中位数。同样根据引用\[1\]中的示例代码，可以使用以下代码来计算中位数：

print(df\["col2"\].quantile())

这将打印出该列的中位数值。请注意，这两个函数的结果应该是相同的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Python 实战基础】Pandas如何计算一列数字的中位数](https://blog.csdn.net/qq_39816613/article/details/126226939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python pandas，pandas常用统计方法，求和sum，均值mean，最大值max，中位数median，标准差std](https://blog.csdn.net/houyanhua1/article/details/87858575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [如何用pandas库计算表格中一列数值的中位数，平均值，偏度？](https://blog.csdn.net/Candybian/article/details/130972822)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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