pandas计算中位数

在 Pandas 中，计算中位数可以使用 `median()` 函数，该函数默认对每一列进行计算，返回结果是每列的中位数。

例如，我们有一个数据框 df，想要计算其中一列的中位数，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
median = df['A'].median()
print(median)

这里，我们创建了一个数据框 df，其中包含两列 A 和 B，然后使用 `median()` 函数计算 A 列的中位数，并将结果存储在 median 变量中。最后，我们打印出中位数。

如果你想计算整个数据框的中位数，可以直接使用 `median()` 函数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
median = df.median()
print(median)

这里，我们计算整个数据框的中位数，并将结果存储在 median 变量中。最后，我们打印出每列的中位数。

相关问题

爬虫pandas库中位数

在pandas库中，我们可以使用`median()`函数来计算数据的中位数。这个函数可以直接应用于pandas的Series或DataFrame对象。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas库来计算数据的中位数：

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算中位数
median = data.median()

print("中位数:", median)

输出结果为:

中位数: 3.0

pandas库中位数填充

在pandas库中，使用中位数填充是一种常见的缺失值处理方法。该方法的原理是将缺失值用该列的中位数进行填充，可以保持数据的整体分布特征，避免了极端值对均值填充带来的影响。在pandas中，可以使用fillna()函数来实现中位数填充，具体步骤如下：
1.使用median()函数计算该列的中位数。
2.使用fillna()函数将缺失值用中位数进行填充。

下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据表
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [6, 7, None, 9, 10]})

# 使用中位数填充缺失值
df.fillna(df.median(), inplace=True)

# 打印填充后的数据表
print(df)