Подтвердить что ты не робот

Как найти медиану

У меня есть такие данные.

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

Каков самый короткий способ оценить "медианную" из вышеперечисленных данных. Мой результат должен быть чем-то вроде...

Медиана = 1/2 (n + 1), где n - количество значений данных в выборке.

Test 500
Sam 700
Ram 800
4b9b3361

Ответ 1

Python 3.4 включает statistics, поэтому вы можете использовать метод statistics.median

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

Ответ 3

Немного неясно, как на самом деле представлены ваши данные, поэтому я предположил, что это список кортежей:

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

Функция median возвращает медиану из списка. Если есть четное количество записей, оно принимает среднее значение средних двух записей (это стандартно).

Я использовал defaultdict для создания ключа, определяемого вашими данными и их значениями, что является более полезным представлением ваших данных.

Ответ 4

Проверьте это:

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)

Примечание:

sorted(lst) создает отсортированную копию lst;

sum([1]) == 1;

Ответ 5

Самый простой способ получить медиану списка с целыми данными:

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

Ответ 6

Я начал с ответа user3100512 и быстро понял, что он не работает для четного количества элементов. Я добавил некоторые условные выражения для вычисления медианы.

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])

должен вернуть 5.5