python中位数函数如何表达(python求中位数的怎么编写)
中位数是统计学中常用的度量指标，表示一个集合中所有值按升序排列后位于中间位置的值。在Python中，可以通过使用`statistics`模块中的`median()`函数来计算中位数。本篇文章将详细介绍如何使用`median()`函数计算中位数。
数据类型
`median()`函数可以接受多种数据类型作为输入，包括：
- 列表
- 元组
- 字典值列表
- 字典键列表
- Pandas DataFrame列
- NumPy数组
语法
`median()`函数的语法如下：
```python
median(data)
```
其中：
- `data`：要计算中位数的序列
返回值
`median()`函数返回给定序列的中位数。如果序列包含奇数个元素，则返回中间值。如果序列包含偶数个元素，则返回中间两个值的平均值。
示例
以下是一些计算中位数的示例：
```python
计算列表中位数
median([1, 3, 5, 7, 9]) 结果：5
计算元组中位数
median((1, 3, 5, 7, 9)) 结果：5
计算字典值列表中位数
median([1, 3, 5, 7, 9].values()) 结果：5
计算 Pandas DataFrame 列中位数
median(df['column']) 结果：5
计算 NumPy 数组中位数
median(np.array([1, 3, 5, 7, 9])) 结果：5
```
注意事项
- 如果提供的序列为空，`median()`函数将引发`ValueError`异常。
- 如果提供的序列包含非数字元素，`median()`函数将引发`TypeError`异常。
- `median()`函数不改变原始序列。
热门问答
1. 如何计算加权中位数？
加权中位数可以通过使用`statistics`模块中的`weighted_median()`函数来计算。该函数的语法如下：
```python
weighted_median(data, weights)
```
其中：
- `data`：要计算中位数的序列
- `weights`：每个数据点的权重列表
2. 如何对于包含缺失值的数据计算中位数？
对于包含缺失值的数据，可以使用`numpy.nanmedian()`函数来计算中位数。该函数会忽略所有缺失值。
3. 如何计算列表中多个中位数？
如果需要计算列表中多个中位数，可以使用`scipy.stats.mstats.mstats_basic.hdmedian()`函数。该函数返回一个长度为`k`的数组，其中`k`是指定的窗口大小。数组中的每个元素表示窗口内元素的中位数。
4. 如何计算 Pandas DataFrame 中按行或按列分组的中位数？
可以使用`DataFrame.median()`方法来计算 Pandas DataFrame 中按行或按列分组的中位数。该方法的语法如下：
```python
df.median(axis=0) 按行分组计算中位数
df.median(axis=1) 按列分组计算中位数
```
5. 如何对于流数据计算中位数？
对于流数据，可以使用`online_median`库。该库提供了`online_median`类，可以增量计算流数据的近似中位数。
6. 如何判断一个值是否高于或低于中位数？
可以使用`numpy.median()`函数的可选参数`histhigh`或`low`来判断一个值是否高于或低于中位数。该参数可以取值`'higher'`或`'lower'`。
7. 如何计算离散数据的频数加权中位数？
对于离散数据，可以使用`scipy.stats.mstats.mstats_basic.winsorize()`函数来计算频数加权中位数。该函数将数据按频率对元素进行加权，然后使用中位数计算。