如何找到中位数[重复]答案

【问题标题】：How to find Median [duplicate]如何找到中位数[重复]
【发布时间】：2012-05-15 23:25:37
【问题描述】：

我有这样的数据。

Ram,500
Sam,400
Test,100
Ram,800
Sam,700
Test,300
Ram,900
Sam,800
Test,400

从上述数据中优化“中位数”的最短方法是什么。我的结果应该是......

中位数 = 1/2(n+1)，其中 n 是样本中数据值的数量。

Test 500
Sam 700
Ram 800

【问题讨论】：

如果您只是在寻找中值算法，请尝试this one

标签： python median

【解决方案1】：

Python 3.4 内置了statistics，所以可以使用statistics.median的方法：

>>> from statistics import median
>>> median([1, 3, 5])
 3

【讨论】：

【解决方案2】：

使用numpy's median 函数。

【讨论】：

【解决方案3】：

有点不清楚您的数据实际上是如何表示的，所以我假设它是一个元组列表：

data = [('Ram',500), ('Sam',400), ('Test',100), ('Ram',800), ('Sam',700), 
        ('Test',300), ('Ram',900), ('Sam',800), ('Test',400)]

from collections import defaultdict

def median(mylist):
    sorts = sorted(mylist)
    length = len(sorts)
    if not length % 2:
        return (sorts[length / 2] + sorts[length / 2 - 1]) / 2.0
    return sorts[length / 2]

data_dict = defaultdict(list)
for el in data:
    data_dict[el[0]].append(el[1])

print [(key,median(val)) for key, val in data_dict.items()] 
print median([5,2,4,3,1])   
print median([5,2,4,3,1,6])
#output:
[('Test', 300), ('Ram', 800), ('Sam', 700)]
3
3.5

函数median 从列表中返回中位数。如果有偶数个条目，则取中间两个条目的中间值（这是标准的）。

我使用defaultdict 创建了一个以您的数据及其值作为键的字典，这是对您的数据更有用的表示。

【讨论】：

如果你把n = len(sorts)考虑在内，这个功能可能会更清晰一点
median() 在空列表上崩溃，您可能需要在开头添加 if not mylist: return 0。
@OlivierBlanvillain 它不会崩溃，但会引发异常，您可以捕获该异常。这是正确的行为，因为空列表的中位数是 undefined 并且绝对不是“0”（这是 [2,-1,0] 之类的中位数）
我想这取决于你如何看待它。无论如何，必须为未定义的值捕获“IndexError”对我来说似乎不是很地道。可能会引发 ValueError，或者返回 None...

【解决方案4】：

看看这个：

def median(lst):
    even = (0 if len(lst) % 2 else 1) + 1
    half = (len(lst) - 1) / 2
    return sum(sorted(lst)[half:half + even]) / float(even)

注意：

sorted(lst) 生成lst 的排序副本；

sum([1]) == 1;

【讨论】：

【解决方案5】：

获取整数数据列表中位数的最简单方法：

x = [1,3,2]
print "The median of x is:",sorted(x)[len(x)//2]

【讨论】：

对于任何想要查找它的人：//表示截断除法（就像python 2.x中的正常除法一样）
这当然是正确的，因为它不适用于偶数个元素。

【解决方案6】：

我从 user3100512 的答案开始，很快意识到它不适用于偶数个项目。我添加了一些条件来计算中位数。

def median(x):
    if len(x)%2 != 0:
        return sorted(x)[len(x)/2]
    else:
        midavg = (sorted(x)[len(x)/2] + sorted(x)[len(x)/2-1])/2.0
        return midavg

    median([4,5,6,7])

应该返回 5.5

【讨论】：