Pandas DataFrame DataFrame.median() Fonction
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Syntaxe de
pandas.DataFrame.median(): -
Exemples de codes: méthode
DataFrame.median()pour trouver la médiane le long de l’axe des colonnes -
Exemples de codes: méthode
DataFrame.median()pour trouver la médiane le long de l’axe Row -
Exemples de codes: méthode
DataFrame.median()pour trouver la médiane en ignorant les valeursNaN
Python Pandas DataFrame.median(), la fonction calcule la médiane des éléments de l’objet DataFrame avec l’axe spécifié.
La médiane n’est pas mean, mais le milieu des valeurs dans la liste des nombres.
Syntaxe de pandas.DataFrame.median():
DataFrame.median(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Paramètres
axis |
trouver la médiane le long de la ligne (axis = 0) ou de la colonne (axis = 1) |
skipna |
Booléen. Exclure les valeurs NaN ( skipna = True) ou inclure les valeurs NaN (skipna = False) |
level |
Comptez avec un niveau particulier si l’axe est MultiIndex |
numeric_only |
Booléen. Pour numeric_only = True, incluez uniquement les colonnes float, int et boolean |
**kwargs |
Arguments de mots clés supplémentaires à la fonction. |
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Si le niveau n’est pas spécifié, retournez Series de la médiane des valeurs pour l’axe demandé, sinon retournez DataFrame des valeurs médianes.
Exemples de codes: méthode DataFrame.median() pour trouver la médiane le long de l’axe des colonnes
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, 5, 10],
'Y': [4, 3, 8, 2, 9]})
print("DataFrame:")
print(df)
medians=df.median()
print("medians of Each Column:")
print(medians)
Production:
DataFrame:
X Y
0 1 4
1 2 3
2 7 8
3 5 2
4 10 9
medians of Each Column:
X 5.0
Y 4.0
dtype: float64
Il calcule la médiane des deux colonnes X et Y et retourne finalement un objet Series avec la médiane de chaque colonne.
Pour trouver la médiane d’une colonne particulière de DataFrame dans Pandas, nous appelons la fonction median() pour cette colonne uniquement.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, 5, 10],
'Y': [4, 3, 8, 2, 9]})
print("DataFrame:")
print(df)
medians=df["X"].median()
print("medians of Each Column:")
print(medians)
Production:
DataFrame:
X Y
0 1 4
1 2 3
2 7 8
3 5 2
4 10 9
medians of Each Column:
5.0
Il donne uniquement la médiane des valeurs de la colonne X de DataFrame.
Exemples de codes: méthode DataFrame.median() pour trouver la médiane le long de l’axe Row
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, 5, 10],
'Y': [4, 3, 8, 2, 9],
'Z': [2, 7, 6, 10, 5]})
print("DataFrame:")
print(df)
medians=df.median(axis=1)
print("medians of Each Row:")
print(medians)
Production:
DataFrame:
X Y Z
0 1 4 2
1 2 3 7
2 7 8 6
3 5 2 10
4 10 9 5
medians of Each Row:
0 2.0
1 3.0
2 7.0
3 5.0
4 9.0
dtype: float64
Il calcule la médiane de toutes les lignes et retourne finalement un objet Series avec la médiane de chaque ligne.
Pour trouver la médiane d’une ligne particulière de DataFrame dans Pandas, nous appelons la fonction median() pour cette ligne uniquement.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, 5, 10],
'Y': [4, 3, 8, 2, 9],
'Z': [2, 7, 6, 10, 5]})
print("DataFrame:")
print(df)
median=df.iloc[[0]].median(axis=1)
print("median of 1st Row:")
print(median)
Production:
DataFrame:
X Y Z
0 1 4 2
1 2 3 7
2 7 8 6
3 5 2 10
4 10 9 5
median of 1st Row:
0 2.0
dtype: float64
Il donne seulement la médiane des valeurs de la 1ère ligne de DataFrame.
Nous utilisons la méthode iloc pour sélectionner des lignes en fonction de l’index.
Exemples de codes: méthode DataFrame.median() pour trouver la médiane en ignorant les valeurs NaN
Nous utilisons la valeur par défaut du paramètre skipna c’est-à-dire skipna = True pour trouver la médiane de DataFrame le long de l’axe spécifié en ignorant les valeurs de NaN.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, None, 10, 8],
'Y': [None, 3, 8, 2, 9, 6],
'Z': [2, 7, 6, 10, None, 5]})
print("DataFrame:")
print(df)
median=df.median(skipna=True)
print("medians of Each Row:")
print(median)
Production:
DataFrame:
X Y Z
0 1.0 NaN 2.0
1 2.0 3.0 7.0
2 7.0 8.0 6.0
3 NaN 2.0 10.0
4 10.0 9.0 NaN
5 8.0 6.0 5.0
medians of Each Row:
X 7.0
Y 6.0
Z 6.0
dtype: float64
Si nous définissons skipna = True, il ignore le NaN dans la trame de données. Il nous permet de calculer la médiane de DataFrame le long de l’axe de la colonne en ignorant les valeurs de NaN.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, None, 10],
'Y': [5, 3, 8, 2, 9],
'Z': [2, 7, 6, 10, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
median=df.median(skipna=False)
print("medians of Each Row:")
print(median)
Production:
DataFrame:
X Y Z
0 1.0 5 2
1 2.0 3 7
2 7.0 8 6
3 NaN 2 10
4 10.0 9 4
medians of Each Row:
X NaN
Y 5.0
Z 6.0
dtype: float64
Ici, nous obtenons une valeur de NaN pour la médiane de la colonne X car la colonne X contient une valeur de NaN.
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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