panda 中的median函数

pandas中的median函数用于计算序列或数据框中的中位数。它可以作用于一个Series对象或一个DataFrame对象的列或行。如果数据框中存在缺失值，则默认情况下会将其排除在计算之外。

例如，假设有一个包含一组数据的Series对象，可以通过以下代码计算其中位数：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
median = s.median()

print(median)  # 输出 3.0

如果有一个数据框，可以通过指定`axis`参数来计算每行或每列的中位数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
median_by_column = df.median(axis=0)  # 按列计算中位数
median_by_row = df.median(axis=1)  # 按行计算中位数

print(median_by_column)
# 输出
# A    2.0
# B    5.0
# C    8.0
# dtype: float64

print(median_by_row)
# 输出
# 0    4.0
# 1    5.0
# 2    6.0
# dtype: float64

相关问题

matlab中median函数用法

在Matlab中，median函数用于计算数组的中位数值。它有多种语法形式可以使用。其中一种常见的用法是通过指定数组A来计算整个数组的中位数，语法为M = median(A)。另一种用法是通过指定维度来计算矩阵中某个维度上的中位数，语法为M = median(A,dim)或M = median(A,vecdim)，其中dim表示要计算中位数的维度，vecdim是一个向量，指定要计算中位数的多个维度。\[1\]\[2\]

此外，还可以通过指定nanflag参数来控制是否包括或忽略NaN值。例如，可以使用median(A,'omitnan')来忽略数组A中的所有NaN值。\[3\]

总结起来，median函数的用法包括计算整个数组的中位数、计算指定维度上的中位数以及控制是否包括或忽略NaN值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matlab中median函数的使用](https://blog.csdn.net/jk_101/article/details/111033819)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python中median函数的用法

Python中的median函数用于计算一组数据的中位数。中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。如果数据的个数为偶数，则中位数为中间两个数的平均值。

使用方法：

1. 导入statistics模块：

import statistics

2. 调用median函数：

statistics.median(data)

其中，data为要计算中位数的数据，可以是列表、元组等可迭代对象。

示例：

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
median = statistics.median(data)
print(median)  # 输出3