python - 计算 pandas df 中每一行的中值

Question

我有以下df:

df = pd.DataFrame({
    "value": [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]
})

我需要计算每 n 行的中值。理想情况下，编写一个可以将 pd.Series 和 n 作为参数传递的函数。因此，如果n=2，我的函数应该返回:

median
15
35
55
75
95

如果n=3，那么它应该返回:

median
20
50
80
100

在此示例中，当 n=3 时，最后返回的值为 100，但是在我的真实数据集中，我有一个 df数千行，我想将 n 设置为 10 或 20。因此，作为最后一个中值，它应该返回 n%10 的中值。

我在下面添加了一个类似的函数，仅供引用 link ，它以我解释的相同方式计算平均值，但我需要调整它来计算中位数。

def find_mean(col, rows):
    """
    col: pd.Series
    rows: number of rows 
    """
    if isinstance(col, pd.Series):
        col = col.to_numpy()
    mod = col.shape[0] % rows
    
    if  mod != 0:
        exclude = col[-mod:]
        keep = col[: len(col) - mod]
        out = keep.reshape((int(keep.shape[0]/rows), int(rows))).mean(1)
        out = np.hstack((out, exclude.mean())) 
    else:       
        out = col.reshape((int(col.shape[0]/rows), int(rows))).mean(1)
    return out 

Answer 1

您可以使用groupby:

N = 3
df.groupby(np.arange(len(df))//N)['value'].median()

输出:

0     20
1     50
2     80
3    100
Name: value, dtype: int64