如何在 Pandas 系列中获得 N 个最接近中位数的条目？答案

【问题标题】：How to get the N nearest entries to the median in a Pandas series?如何在 Pandas 系列中获得 N 个最接近中位数的条目？
【发布时间】：2018-02-07 15:16:27
【问题描述】：

对于熊猫系列：

ser = pd.Series([i**2 for i in range(9)])
print(ser)
0     0
1     1
2     4
3     9
4    16
5    25
6    36
7    49
8    64
dtype: int64

可以使用ser.median() 获取中值，返回16。如何抓取中位数周围的 N 个条目？比如：

print(ser.get_median_entries(3)) # N == 3; not real functionality
3     9
4    16
5    25
dtype: int64

【问题讨论】：

如果n==2 怎么办？你会选择 9 16 还是 16 25 ？

标签： python pandas series median

【解决方案1】：

你可以找到每个值和中位数之间的abs差，并使用sort_values()：

ser[abs(ser - ser.median()).sort_values()[0:3].index]
#4    16
#3     9
#5    25
#dtype: int64

如果你想要它作为一个函数，其中n 是一个输入变量：

def get_n_closest_to_median(ser, n):
    return ser[abs(ser - ser.median()).sort_values()[0:n].index]

print get_n_closest_to_median(ser, 3)
#4    16
#3     9
#5    25
#dtype: int64

您可能需要在边界上添加一些错误检查。

【讨论】：

【解决方案2】：

你的问题的逻辑，你可以根据你的问题实现这个逻辑。

data={j:i**2 for j,i in enumerate(range(0,9))}
median=16

def nearby_values(data,median,depth):
    #subtract each value from median and then slice only three from sorted
    return list(map(lambda x:x[1],sorted([(abs(median-j),j) for i,j in data.items()])[:depth]))
print(nearby_values(data,median,3))

输出：

[16, 9, 25]

【讨论】：