pandas中位数
介绍
中位数是统计学中的一个重要概念,常用于描述一组数据的中心趋势。在pandas库中,我们可以使用median()
函数来计算一组数据的中位数。本文将详细解释pandas中位数的计算方法,以及如何在实际应用中使用该函数。
pandas常用函数
在开始之前,让我们先了解一些pandas中常用的函数。
median()
median()
函数用于计算一组数据的中位数。它可以应用于Series对象和DataFrame对象。
语法:
参数解释:
axis
:指定计算中位数的轴,默认为0。axis=0指按列计算,axis=1指按行计算。skipna
:指定是否忽略NaN值,默认为True。level
:当DataFrame具有层次化索引时,指定在某个层次上计算中位数。numeric_only
:指定是否仅计算数值类型的中位数,默认为True。
返回值:
- 如果应用于Series对象,则返回一个标量值,即Series的中位数。
- 如果应用于DataFrame对象,则返回一个包含各列中位数的Series对象,索引为原先的列名。
计算Series的中位数
我们先以一个Series对象为例,来演示如何计算中位数。
首先,在计算中位数之前,我们可以先对数据进行排序,以确保结果的准确性。
运行结果:
接下来,我们可以直接使用median()
函数来计算中位数。
运行结果:
可以看到,经过排序后,数据集的中位数为3。
值得注意的是,如果数据的个数为奇数,中位数就是按升序排序后,中间那个数;如果数据的个数为偶数,中位数就是按升序排序后,中间两个数的平均数。
计算DataFrame的中位数
对于DataFrame对象,我们可以利用median()
函数快速计算每一列的中位数。
我们首先创建一个简单的DataFrame对象:
运行结果:
接下来,我们可以直接使用median()
函数来计算每列的中位数。
运行结果:
可以看到,我们得到了每列的中位数,返回的是一个包含各列中位数的Series对象。其中,索引为原先的列名,值为中位数。
忽略NaN值的影响
在实际数据处理过程中,我们常常需要忽略NaN值的影响。pandas的median()
函数提供了skipna
参数用于指定是否忽略NaN值,默认为True。
我们来创建一个含有NaN值的DataFrame对象。
运行结果:
接下来,我们再次计算每列的中位数,观察skipna
参数的影响。
运行结果:
可以看到,当skipna
参数为True时(默认情况),median()
函数会忽略NaN值的影响,返回其他数值的中位数。当skipna
参数为False时,median()
函数会将NaN值视为有效值,返回NaN值。
数值类型的中位数计算
在处理DataFrame对象时,有时我们只想计算数值类型列的中位数,而忽略非数值类型的列。这时可以使用numeric_only
参数来指定是否仅计算数值类型的中位数。
我们来创建一个含有非数值类型的DataFrame对象。
运行结果:
接下来,我们再次计算每列的中位数,并观察numeric_only
参数的作用。
运行结果:
可以看到,当numeric_only
参数为True时,median()
函数只计算数值类型列的中位数,并忽略非数值类型列。当numeric_only
参数为False时,median()
函数会计算所有列的中位数,包括非数值类型列。
总结
本文介绍了pandas库中位数的计算方法,并通过示例代码演示了如何计算Series对象和DataFrame对象的中位数。我们还学习了如何忽略NaN值的影响,以及如何只计算数值类型列的中位数。掌握了这些函数和技巧,可以在实际数据处理和分析中更加灵活地运用pandas库。