Как использовать median в pandas python – вычисление среднего значения

Для кого эта статья:

• аналитики данных
• студенты и начинающие программисты, изучающие Python и библиотеки для анализа данных

• специалисты, работающие с большими данными и статистикой

  Обработка данных в Python часто требует выявления центральной тенденции в числовых наборах, и pandas предлагает мощные инструменты для этого. Функция median() часто оказывается незаменимым союзником аналитиков, когда дело касается робастной статистики, устойчивой к выбросам. В отличие от среднего арифметического, медиана точнее отражает типичные значения в наборах данных с асимметричным распределением. Давайте погрузимся в мир pandas и разберемся, как мастерски использовать этот инструмент для получения более надежных статистических выводов. 📊

Осваиваете анализ данных с pandas и хотите углубить свои знания? Курс «Python-разработчик» с нуля от Skypro включает продвинутые модули по работе с данными и pandas. Вы не только научитесь эффективно вычислять медианные значения, но и освоите полный цикл анализа данных — от очистки до визуализации. Наши выпускники успешно решают реальные бизнес-задачи благодаря практическим кейсам и проектной работе под руководством экспертов.

Основы функции median в pandas: что это и зачем нужна

Медиана в статистике представляет собой значение, которое делит упорядоченный набор данных ровно пополам. В отличие от среднего арифметического, медиана не зависит от крайних значений и поэтому считается более устойчивой мерой центральной тенденции в наборах данных с выбросами или асимметричным распределением.

В pandas функция median() реализует вычисление этого статистического показателя, предоставляя гибкий инструмент для анализа данных. Вот почему она так важна:

• Устойчивость к выбросам — экстремальные значения не искажают результат
• Точное определение "центра" данных в асимметричных распределениях
• Возможность применения к отдельным столбцам, строкам или всему DataFrame
• Интеграция с остальным статистическим арсеналом