Метод median
Метод median применяется к Series
и возвращает медиану числовых значений. Медиана - это
значение, которое делит упорядоченный ряд пополам:
50% наблюдений меньше или равны медиане и 50% - больше.
По умолчанию метод игнорирует пропущенные значения.
С помощью параметров можно управлять обработкой пропусков
и точностью вычислений.
Синтаксис
ser.median(axis=None, skipna=True, numeric_only=None, **kwargs)
Пример
Давайте найдём медиану для нечётного количества элементов:
import pandas as pd
ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
res = ser.median()
print(res)
Результат выполнения кода:
3.0
Пример
Теперь посмотрим на чётное количество элементов:
import pandas as pd
ser = pd.Series([1, 2, 3, 4])
res = ser.median()
print(res)
Результат выполнения кода:
2.5
Пример
По умолчанию медиана игнорирует пропуски NaN.
Рассмотрим это на примере:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
res = ser.median()
print(res)
Результат выполнения кода:
3.0
Пример
Изменим поведение метода с помощью параметра skipna.
Если передать False, то медиана тоже станет NaN:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
res = ser.median(skipna=False)
print(res)
Результат выполнения кода:
nan
Пример
Метод median работает и с неупорядоченными данными,
автоматически сортируя их перед вычислением:
import pandas as pd
ser = pd.Series([5, 1, 4, 2, 3])
res = ser.median()
print(res)
Результат выполнения кода:
3.0
