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Python-PandasDataFrameの列値の中央値を計算します


列値の中央値を計算するには、median()メソッドを使用します。まず、必要なパンダライブラリをインポートします-

import pandas as pd

次に、2つの列を持つDataFrameを作成します-

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] }
)

median()-

を使用して単一の列「単位」の中央値を見つける
print"Median of Units column from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].median()

同様に、2番目の から中央値を計算しました DataFrame。

以下は完全なコードです-

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1

# Finding median of "Units" column values
print"Median of Units column from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].median()

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
      "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
   }
)

print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2

# Finding median of "Price" column values
print"Median of Price column from DataFrame2 = ",dataFrame2['Price'].median()

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3    Tesla     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90
Median of Units column from DataFrame1 = 105.0

DataFrame2 ...
   Price   Product
0  8000    TV
1  500     PenDrive
2  3000    HeadPhone
3  1500    EarPhone
4  3000    HDD
5  4000    SSD
Median of Price column from DataFrame2 = 3000.0

  1. Python-DataFrameの値をPandasの別のDataFrameの値に置き換えます

    DataFrameの値を別のDataFrameの値に置き換えるには、replace()メソッドnPandasを使用します。 まず、最初にDataFrameを作成しましょう- dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ["Audi", "Lamborghini"], "Place": ["US", "UK"], "Units": [200, 500]}) 別のDataFrameを作成しましょう- dataFrame2 = pd.

  2. Pandas Pythonでデータフレームの特定の列の合計を取得するにはどうすればよいですか?

    特定の列の合計を取得する必要がある場合があります。ここで「合計」関数を使用できます。 合計を計算する必要がある列は、値として合計関数に渡すことができます。列のインデックスを渡して合計を求めることもできます。 同じのデモンストレーションを見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']),'Age':pd.Series([45, 67, 89, 1