获取对应的中位数索引

Question

我有一个包含一列的熊猫数据框，我想知道中位数的索引。也就是说，我这样确定中位数：

df.median()

这给了我中值，但我想知道该行的索引。是否可以确定这一点？对于长度不均匀的列表，我可以搜索具有该值的索引，但对于偶数列表长度，这将不起作用。有人可以帮忙吗？

这个问题在另一篇文章中被问到，答案基本上是搜索与中位数具有相同值的行。但就像我说的，这不适用于偶数长度的列表。

下面是一个最小示例（我在下面包含了 Wen 的建议）：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 1), columns=list('A'))
df.median()
df.loc[df[0]==df[0].median()]

Out[120]: 
Empty DataFrame
Columns: [0]
Index: []

Answer 1

您可以将 Wen 的答案用于奇数长度的数据帧。

对于偶数长度的数据帧，这个问题没有意义。正如您指出的那样，数据框中不存在中位数。但是，您可以按您感兴趣的列对数据框进行排序，然后找到两个“中位数”值的索引。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 1), columns=list('A'))
df.median()

df.loc[df['A']==df['A'].median()]

df.sort_values(by='A', inplace=True)

df[df['A'] > df['A'].median()].iloc[0]
df[df['A'] < df['A'].median()].iloc[-1]

Answer 2

另一种方法是使用分位数函数（默认为 0.5，即中位数）并设置参数interpolation，以便它不会尝试分割偶数长度的 DataFrame 上的中点。

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,1), columns=['A'])


# row nearest to midpoint 
df[df['A']==df['A'].quantile(interpolation='nearest')]

# just below the midpoint
df[df['A']==df['A'].quantile(interpolation='lower')]

# just above the midpoint
df[df['A']==df['A'].quantile(interpolation='higher')]