Python常用统计数据方法汇总（求和，计数，均值，中位数，分位数，最大/最小，方差，标准差等）

Python提供了丰富的库和函数来进行统计数据的计算和分析。下面是Python中常用的统计数据方法汇总：

1. 求和（Sum）：
- 使用内置函数`sum()`可以对一个可迭代对象中的元素进行求和。

2. 计数（Count）：
- 使用内置函数`len()`可以计算一个可迭代对象中元素的个数。

3. 均值（Mean）：
- 使用第三方库`numpy`的函数`mean()`可以计算一组数据的均值。

4. 中位数（Median）：
- 使用第三方库`numpy`的函数`median()`可以计算一组数据的中位数。

5. 分位数（Quantiles）：
- 使用第三方库`numpy`的函数`quantile()`可以计算一组数据的分位数。

6. 最大值和最小值（Maximum and Minimum）：
- 使用内置函数`max()`和`min()`可以分别计算一组数据的最大值和最小值。

7. 方差（Variance）：
- 使用第三方库`numpy`的函数`var()`可以计算一组数据的方差。

8. 标准差（Standard Deviation）：
- 使用第三方库`numpy`的函数`std()`可以计算一组数据的标准差。

相关问题

python pandas均值

根据引用\[1\]中的代码，可以使用`df.mean()`函数来计算DataFrame中每一列的平均值。例如，`df.mean()`将返回一个Series对象，其中包含每一列的平均值。如果只想计算特定列的平均值，可以使用`df\["列名"\].mean()`的方式。例如，`df\["YY"\].mean()`将返回列"YY"的平均值，即22.0。如果想将某一列转换为列表，可以使用`tolist()`函数，例如`YY_list = df\["YY"\].tolist()`将列"YY"转换为列表。可以使用`len()`函数获取列表的长度，例如`len(YY_list)`将返回列表的长度，即5。如果想要去除列表中的重复元素，可以使用`set()`函数，例如`len(set(YY_list))`将返回去重后的列表长度。另外，可以使用`unique()`函数获取列中的唯一值，例如`df\["YY"\].unique()`将返回列"YY"中的唯一值数组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python Pandas 常用统计数据方法汇总（求和，计数，均值，中位数，分位数，最大/最小，方差，标准差等）](https://blog.csdn.net/qq_42067550/article/details/106260512)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python pandas取中位数

要在Python的pandas中取中位数，可以使用DataFrame的median()函数。具体操作如下：
1. 首先，导入pandas库和numpy库（如果还没有导入的话）。
2. 创建一个DataFrame对象，可以使用pandas的DataFrame()函数，并传入你的数据和列标签。
3. 调用DataFrame对象的median()函数，这将返回每列的中位数。你可以选择打印整个结果，或者指定列来打印特定列的中位数。

例如，假设你的数据框名为df，你可以使用以下代码获取中位数：
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Math_A': [10, 10, 10, 10, 10],
'English_A': [10, 10, 10, 10, 10],
'Math_B': [10, 10, 10, 10, 10],
'English_B': [10, 10, 10, 10, 10],
'Project_num': [10, 10, 10, 10, 10],
'Sex': [10, 10, 10, 10, 10]
})

# 取中位数
median_values = df.median()
print(median_values)

输出结果将会是每列的中位数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python Pandas 常用统计数据方法汇总（求和，计数，均值，中位数，分位数，最大/最小，方差，标准差等）](https://blog.csdn.net/qq_42067550/article/details/106260512)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]