自定义函数median(*args) 求一组数据的中位数,要求参数采用可变参数 函数中要求按照样例输出,先打印输入的数据 再打印排序后的数据, 最后打印中位数 在主程序中: ①按照下面的输入形式,提示用户输入函数调用 ②执行函数调用
时间: 2023-06-03 09:05:58 浏览: 87
我明白了,这是一个计算中位数的程序。以下是Python代码实现:
```python
def median(*args):
data = list(args)
print("输入的数据为:", data)
data.sort()
print("排序后的数据为:", data)
length = len(data)
if length % 2 == 0:
median = (data[length // 2 - 1] + data[length // 2]) / 2
else:
median = data[length // 2]
print("中位数为:", median)
```
在主程序中,您可以这样使用该函数:
```python
median(2, 4, 1, 5, 3)
```
输出将如下所示:
```
输入的数据为: [2, 4, 1, 5, 3]
排序后的数据为: [1, 2, 3, 4, 5]
中位数为: 3
```
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dataframe用自定义函数求方差,标准差,中位数,均值和四分位数
在DataFrame中使用自定义函数求方差、标准差、中位数、均值和四分位数可以通过`apply()`函数来实现。`apply()`函数可以将一个自定义函数应用到DataFrame的每一列或每一行上。
下面是一个示例代码,展示如何使用自定义函数求解这些统计指标:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 自定义函数求解方差
def custom_variance(column):
return np.var(column)
# 自定义函数求解标准差
def custom_std(column):
return np.std(column)
# 自定义函数求解中位数
def custom_median(column):
return np.median(column)
# 自定义函数求解均值
def custom_mean(column):
return np.mean(column)
# 自定义函数求解四分位数
def custom_quantile(column):
return column.quantile([0.25, 0.5, 0.75])
# 使用apply()函数应用自定义函数到每一列
variance = df.apply(custom_variance)
std = df.apply(custom_std)
median = df.apply(custom_median)
mean = df.apply(custom_mean)
quantile = df.apply(custom_quantile)
print("方差:")
print(variance)
print("\n标准差:")
print(std)
print("\n中位数:")
print(median)
print("\n均值:")
print(mean)
print("\n四分位数:")
print(quantile)
```
这段代码会输出DataFrame中每一列的方差、标准差、中位数、均值和四分位数。
自定义一个能够自动实现数据去重、缺失值中位数填补的函数
好的,我可以为您提供一个自定义函数的示例,用于数据去重和缺失值中位数填补。
首先,您可以先定义一个函数,接收一个数据集作为输入参数。然后,通过调用Python中的pandas库,使用以下代码进行数据去重:
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
```
接下来,我们可以使用以下代码来计算缺失值的中位数,并将其用中位数填充:
```python
median = df.median()
df.fillna(median, inplace=True)
```
最后,您可以将这两个步骤结合起来,如下所示:
```python
import pandas as pd
def clean_data(df):
# 数据去重
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 缺失值中位数填充
median = df.median()
df.fillna(median, inplace=True)
return df
```
这个函数将会对您提供的数据集进行去重和缺失值中位数填充,并返回一个处理后的数据集。希望能够帮助您!
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