メディアンを見つける方法

Question

私はこのようなデータを持っています。

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

上記のデータから「中央値」を細かくする最短の方法は何ですか。 結果は次のようになります。

Median = 1/2（n + 1）ここで、nはサンプルのデータ値の数です。

Test 500 
Sam 700 
Ram 800 

Answer 1

numpy's medianを使用してください。

Answer 2

そのデータが実際にどのように表現されるかはほとんど不明では、私はそれがタプルのリストであると仮定しました：

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 

リストから中央値を返しますmedian機能。エントリ数が偶数の場合は、中間の2つのエントリの中間値をとります（標準です）。

私はdefaultdictを使用して、データとその値でキーを作成しました。これはデータのより有用な表現です。

Answer 3

整数データとリストの中央値を取得するための最も簡単な方法：

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

Answer 4

チェックこのアウト：

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：

sorted(lst)がlstのソートされたコピーを生成します。

sum([1]) == 1;あなたがメソッドstatistics.median使用できるように

Answer 5

のPython 3.4は、組み込みのstatisticsが含まれています

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

Answer 6

を私はuser3100512の答えを開始し、すぐにそれはアイテムの数が偶数では動作しません実現しました。中央値を計算するためにいくつかの条件を追加しました。あなただけの中央値アルゴリズムを探しているなら

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]) 

は5.5