pandas.Series.median#

Series.median(*, axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)[源代码][源代码]#

返回请求轴上值的中位数。

参数:

轴{索引 (0)}

要应用函数的轴。对于 Series，此参数未使用并默认为 0。

对于 DataFrame，指定 axis=None 将对两个轴应用聚合。

Added in version 2.0.0.

skipna布尔值, 默认为 True

在计算结果时排除NA/null值。

numeric_onlybool, 默认 False

只包含浮点数、整数、布尔列。

**kwargs

要传递给函数的其他关键字参数。

返回:

标量或系列（如果指定了级别）: 请求轴的值的中位数。

参见

numpy.median: 用于计算中位数的等效 numpy 函数。
Series.sum: 值的总和。
Series.median: 值的中位数。
Series.std: 值的标准偏差。
Series.var: 值的方差。
Series.min: 最小值。
Series.max: 最大值。

例子

>>> s = pd.Series([1, 2, 3])
>>> s.median()
2.0

使用一个 DataFrame

>>> df = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [2, 3]}, index=["tiger", "zebra"])
>>> df
       a   b
tiger  1   2
zebra  2   3
>>> df.median()
a   1.5
b   2.5
dtype: float64

使用 axis=1

>>> df.median(axis=1)
tiger   1.5
zebra   2.5
dtype: float64

在这种情况下，numeric_only 应设置为 True 以避免出现错误。

>>> df = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": ["T", "Z"]}, index=["tiger", "zebra"])
>>> df.median(numeric_only=True)
a   1.5
dtype: float64