Python Pandas Series.mad()计算系列的平均绝对偏差

Pandas提供了一种方法，使MAD（平均绝对偏差）的计算非常容易。MAD被定义为每个值与平均值之间的平均距离。

用来计算MAD的公式是。

语法: Series.mad(axis=None, skipna=None, level=None)

参数:
axis：0或’索引’用于行间操作，1或’列’用于列间操作。
skipna: 如果是False，也包括NaN值，即使包括一个Null值，结果也是NaN。
level: 如果是多级系列，则定义级别名称或编号。

返回类型: 浮动值

示例 #1:
在这个例子中，使用Pandas .Series()方法从Python列表中创建一个系列。.mad()方法是以所有默认参数对系列进行调用。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# creating list
list =[5, 12, 1, 0, 4, 22, 15, 3, 9]
  
# creating series
series = pd.Series(list)
  
# calling .mad() method
result = series.mad()
  
# display
result

输出:

5.876543209876543

解释:

计算系列的平均数 平均数=（5+12+1+0+4+22+15+3+9）/9=7.8888

MAD = | (5-7.88)+(12-7.88)+(1-7.88)+(0-7.88)+(4-7.88)+(22-7.88)+(15-7.88)+(3-7.88)+(9-7.88)) | / 9.00

MAD = (2.88 + 4.12 + 6.88 + 7.88 + 3.88 + 14.12 + 7.12 + 4.88 + 1.12) / 9.00

MAD=5.8755（更准确地说=5.876543209876543）