python求平均工资_python – 有效地计算平均值和中值

计算平均工资可以使用以下代码：

salaries = [5000, 6000, 8000, 10000]
average_salary = sum(salaries) / len(salaries)
print("平均工资为：", average_salary)

这里，我们首先定义了一个包含工资数值的列表 `salaries`，然后使用 `sum()` 函数计算列表中所有元素的总和，并使用 `len()` 函数计算列表的长度。最后，将总和除以列表长度即可得到平均工资。

如果你想计算中位数，可以使用以下代码：

salaries = [5000, 6000, 8000, 10000]
n = len(salaries)
sorted_salaries = sorted(salaries)
if n % 2 == 0:
    median_salary = (sorted_salaries[n//2-1] + sorted_salaries[n//2]) / 2
else:
    median_salary = sorted_salaries[n//2]
print("中位数工资为：", median_salary)

这里，我们首先对工资列表进行排序，然后使用 `n` 变量存储列表长度。如果列表长度为偶数，则取中间两个数的平均值作为中位数；如果列表长度为奇数，则直接取中间的数作为中位数。

相关问题

python特定列中值若等于99.9则该值不参与求平均计算

在Python中，如果你想计算某个DataFrame或列表中某一列（假设名为`column_name`）的平均值，但是排除所有等于99.9的值，可以直接通过条件过滤掉这些值再进行计算。这里有一个例子：

import pandas as pd

# 假设df是包含数据的pandas DataFrame
if 'column_name' in df.columns:
    values = df['column_name'].loc[df['column_name'] != 99.9]  # 过滤出不等于99.9的值
    average = values.mean() if len(values) > 0 else None  # 计算平均值，如果没有任何有效值则返回None
else:
    print("Column not found in the dataframe.")

average

这段代码首先检查`column_name`是否存在，然后筛选出不等于99.9的值，创建一个新的Series。接着，它计算这个新Series的平均值。如果没有符合条件的值（即长度为0），则返回`None`。

python求字典中值的平均

可以使用 Python 内置函数 sum() 和 len() 来计算字典中值的平均值，代码如下：

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
average = sum(my_dict.values()) / len(my_dict)
print(average)

输出结果为 2.，即字典中值的平均值为 2.