Node.js 后端開發(fā)指南：搭建、優(yōu)化與部署
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中位數是描述數據集中趨勢的一個統(tǒng)計量，與平均數相比，它不受極端值的影響，因此在數據分布不均勻時更為可靠。
Pandas提供了median()方法來計算DataFrame或Series的中位數。我們可以指定計算的方向（行或列），以及是否忽略缺失值等。
import pandas as pd
data = {'Age': [23, 45, 56, 23, 89],
'Height': [170, 165, 150, 180, 160]}
df = pd.DataFrame(data)
median_per_column = df.median()
print(median_per_column)median_per_row = df.median(axis=1)
print(median_per_row)axis參數用于指定計算中位數的方向，0表示按列計算，1表示按行計算，None表示計算整個DataFrame的中位數。
skipna參數用于指定是否忽略缺失值，默認為True。如果設置為False，包含缺失值的行或列將返回NaN。
numeric_only參數用于指定是否只計算數值類型的列，默認為False。如果設置為True，則忽略非數值類型的列。
在進行數據分析前，中位數可以用于填充缺失值，提高數據的完整性。
中位數常用于比較不同群體或時間段的數據差異。
在金融、經濟等領域，中位數比平均數更能反映市場的實際情況。
問：為什么中位數比平均數更穩(wěn)健？
答：中位數不受極端值的影響，而平均數容易受到極端值的干擾，因此中位數在數據分布不均勻時更為可靠。
問：如何計算整個DataFrame的中位數？
答：可以使用df.median(axis=None)來計算整個DataFrame的中位數。
問：如果DataFrame中有缺失值，計算中位數時會如何處理？
答：可以通過設置skipna參數為True來忽略缺失值，這樣計算中位數時就不會受到缺失值的影響。
問：我只想計算數值類型的列的中位數，如何操作？
答：可以通過設置numeric_only參數為True來只計算數值類型的列的中位數。
問：計算中位數時可以指定按行計算嗎？
答：可以，通過設置axis參數為1即可按行計算中位數。
通過本文的介紹和實例演示，相信大家對如何在Pandas中計算DataFrame的中位數有了更深入的理解。在實際的數據分析工作中，合理運用中位數可以幫助我們更準確地把握數據的特征和趨勢。
