Метод median

Метод median применяется к DataFrame и возвращает медианное значение для каждого числового столбца. По умолчанию вычисления производятся по столбцам (ось 0). Метод автоматически пропускает значения NaN.

Синтаксис

df.median([axis[, skipna[, numeric_only]]])

Основные параметры:

axis - ось для вычислений: 0 (столбцы) или 1 (строки)
skipna - пропускать ли NaN: True (по умолчанию) или False
numeric_only - вычислять только для числовых столбцов: True или False (в новых версиях по умолчанию True)

Пример

Рассчитаем медиану для всех числовых столбцов таблицы:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.median()
print(res)

Результат выполнения кода:

a	 3.0
b	30.0
dtype: float64

Пример

Вычислим медиану по строкам, передав параметр axis равным 1:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.median(axis=1)
print(res)

Результат выполнения кода:

0	 5.5
1	11.0
2	16.5
3	22.0
4	27.5
dtype: float64

Пример

Если в таблице есть пропуски, метод автоматически их игнорирует:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, np.nan, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, np.nan, 50]
})
res = df.median()
print(res)

Результат выполнения кода:

a	 3.5
b	25.0
dtype: float64

Пример

Метод median работает только с числовыми столбцами. Столбцы с текстом игнорируются:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50],
	'c': ['x', 'y', 'z', 'w', 'v']
})
res = df.median()
print(res)

Результат выполнения кода:

a	 3.0
b	30.0
dtype: float64

Смотрите также

метод mean,
который вычисляет среднее арифметическое
метод mode,
который находит моду (наиболее частое значение)
метод quantile,
который вычисляет квантили данных
метод describe,
который выводит описательную статистику