python中median()

在Python中，median()是pandas.DataFrame对象的一个方法，可以用于计算DataFrame中某一列或某几列数据的中位数。具体用法如下：

DataFrame.median(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

其中，axis参数用于指定计算的轴，如果axis的值为0，则表示对每一列数据进行计算，如果axis的值为1，则表示对每一行数据进行计算。skipna参数用于指定是否忽略缺失值，默认为True，表示忽略缺失值。level参数用于指定多级索引的级别，numeric_only参数用于指定是否只计算数值类型的数据，默认为True。

下面是一个简单的示例，演示如何使用median()方法计算DataFrame中某一列数据的中位数：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 计算DataFrame中B列数据的中位数
result = df['B'].median()

print(result)

输出结果为：

30.0

可以看到，median()方法计算了DataFrame中B列数据的中位数，并将结果返回为一个标量值。如果要计算DataFrame中多列数据的中位数，则可以将需要计算的列数据作为参数传递给median()方法，如：

result = df[['A', 'B']].median()

这样就可以计算DataFrame中A列和B列数据的中位数，并将结果返回为一个Series对象。