使用Python计算DataFrame中特定数据列的中位数绝对偏差（Median Absolute Deviation，简称MAD）是一项常见的统计任务

最新推荐文章于 2025-04-17 18:30:47 发布

BitSlinger

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本文介绍了如何使用Python的pandas库计算DataFrame中特定列的中位数绝对偏差(MAD)。首先确保安装了pandas和numpy库，然后创建一个示例DataFrame，接着定义一个函数计算MAD，最后应用该函数到DataFrame的列上并输出结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用Python计算DataFrame中特定数据列的中位数绝对偏差（Median Absolute Deviation，简称MAD）是一项常见的统计任务。在本文中，我们将介绍如何使用statsmodels包中的robust.mad函数和pandas的apply函数来完成这个任务。

首先，让我们安装所需的库。确保已经安装了statsmodels和pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install statsmodels pandas

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，导入所需的库：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

接下来，创建一个包含数据的DataFrame。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为column_name的特定数据列，我们将对

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用Python实现MAD计算

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data+scenario+science+insight

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理论： describe()：快速查看每列数据的统计信息，以下是可以输出的统计指标 count，数据个数（非空数据） mean，均值 std，标准差 min，最小值 25%，第1四分位数，即第25百分位数 50%，第2四分位数，即第50百分位数 75%，第3四分位数，即第75百分位数 max，最大值 quantile(q)：输出指定位置的百分位数，默认q=0.5，q的范围是[0,1] 常用统计方法： sum()，求和 mean()，求均值 median()，求中位数 .

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