Python Pandas Series.median()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.median()函數返回給定Series對象中基礎數據的中位數。

用法： Series.median(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

參數：
axis:要應用的函數的軸。
skipna:計算結果時排除NA /null值。
level:如果軸是MultiIndex(分層)，則沿特定級別計數，並折疊成標量。
numeric_only:僅包含float，int，boolean列
**kwargs:要傳遞給函數的其他關鍵字參數。

返回：中位數：標量或係列(如果指定級別)

範例1：采用Series.median()函數以查找給定係列對象中基礎數據的中位數。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.median()函數以查找給定係列對象的中位數。

# return the median 
result = sr.median() 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.median()函數已成功返回給定係列對象的中位數。

範例2：采用Series.median()函數以查找給定係列對象中基礎數據的中位數。給定的係列對象包含一些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, 16.8, 20.124, None, 18.1002, 19.5]) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.median()函數以查找給定係列對象的中位數。我們將在計算給定係列對象的中值時跳過缺失值。

# return the median 
result = sr.median(skipna = True) 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.median()函數已成功返回給定係列對象的中位數。

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注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.median()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。