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

最新推荐文章于 2025-04-17 18:30:47 发布

阅读量377

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BitSlinger/article/details/132704600

Python 专栏收录该内容

96 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

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

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

BitSlinger

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

用Python实现MAD计算

code_welike的博客

06-11

1323

MAD是衡量数据分散程度的有用指标，特别是在有极端值的数据集上。借助NumPy库，我们可以快速、简便地编写代码，计算我们感兴趣的数据集的MAD。该函数使用numpy.median函数计算中位数，然后计算每个数据点与中位数的绝对差，最后使用numpy.median函数计算这些绝对差的中位数。与标准差相比，它对极端值不敏感，因此更适合应用在有极端值存在的数据集上。现在我们可以通过调用这个函数，计算我们感兴趣的数据集的MAD了。首先，我们需要导入NumPy库，它能够提供用于数值计算的功能。

使用Python计算DataFrame中所有数据列的中位数绝对偏差

CyberGenius的博客

09-04

239

中位数绝对偏差（Median Absolute Deviation，简称MAD）是统计学中一种常用的测量数据离散程度的方法。在Python中，我们可以使用。函数计算DataFrame中所有数据列的中位数绝对偏差的方法。你可以根据自己的需求替换示例中的DataFrame，并应用于实际数据分析中。使用Python计算DataFrame中所有数据列的中位数绝对偏差。首先，我们需要安装所需的库。函数来计算DataFrame中所有数据列的中位数绝对偏差。计算得到的中位数绝对偏差值将存储在。如有任何疑问，请随时提问。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python mad函数,python科学计算与数据处理

weixin_27758233的博客

03-25

1171

《python科学计算与数据处理》由会员分享，可在线阅读，更多相关《python科学计算与数据处理(115页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、1,pandas,入门,2,目录,pandas的数据结构介绍 Series DataFrame 索引对象基本功能重新索引丢弃指定轴上的项索引、选取和过滤算术运算和数据对齐函数应用和映射排序和排名带有重复值的轴索引,3,目录,汇总和计算描述统...

python 怎么用mad函数_使用Python的Mad-Lib程序

weixin_39851887的博客

12-18

636

使用Python自动化无聊的东西在第8章中有一个项目：创建一个madlibs程序，该程序读入文本文件，并允许用户在文本文件中出现形容词、名词、副词或动词的任何位置添加自己的文本。在它需要创建新的文本文件并将结果打印到屏幕上。在我的解决方案导致创建一个空白的新文件，并且在终端中不显示任何内容。我在OSX上使用Python3.5.1#! /usr/bin/env python3with open("/...

python 怎么用mad函数_python入门学习------函数

weixin_42511512的博客

01-12

1157

1.定义函数：def greet():print("hello")greet()1.2向函数传递信息def user(name):print("hi,"+name+".")user("jack")输出结果：hi,jack.2.实参和形参关键字实参def pet(animal,pet): /*形参print("\nI have a"+animal+".")print(anima...

python使用statsmodels包中的robust.mad函数以及pandas的apply函数计算dataframe中特定数据列的中位数绝对偏差(MAD)

data+scenario+science+insight

02-12

522

python使用statsmodels包中的robust.mad函数以及pandas的apply函数计算dataframe中特定数据列的中位数绝对偏差(MAD、Median Absolute Deviation)

python使用statsmodels包中的robust.mad函数以及pandas的apply函数计算dataframe中所有数据列的中位数绝对偏差(MAD)

data+scenario+science+insight

02-24

625

python使用statsmodels包中的robust.mad函数以及pandas的apply函数计算dataframe中所有数据列的中位数绝对偏差(MAD、Median Absolute Deviation)

零基础上手Python数据分析 (16)：DataFrame 常用统计分析方法

最新发布

kakaZhui的博客

04-17

989

— 超越简单排序，探索数据内在规律，掌握Pandas统计分析基础上一篇博客，我们学习了如何使用 Pandas 对 DataFrame 进行排序和排名，这使得我们能够更好地组织数据并快速定位关键信息。然而，仅仅对数据进行排序和排名，还不足以完全理解数据。要想更深入地解读数据背后的故事，我们需要运用统计分析 (Statistical Analysis)的方法。统计分析：从数据到洞察的关键桥梁统计分析是一系列用于收集、整理、分析、解释和呈现数据的方法。了解数据的 “中心” 在哪里，例如平均值、中位数。

【pandas】 DataFrame 对象的常用计算方法（sum、mean、max、min、idxmax、idxmin、cumsum、mad、std、var、diff、pct_change、corr）

tz_zs的博客

08-02

2万+

____tz_zs 参数 axis axis=0 对每一列进行操作 axis=1 对每一行进行操作参数 skipna 计算中，pandas 会默认排除NaN值，设置 skipna=False 将不再排除 NaN 值 . #!/usr/bin/python2.7 # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: tz_zs """ import...

pandas 常用的数学统计方法 mad()

weixin_38477351的博客

03-02

5647

pandas 常用的数学统计方法 mad() 1、定义：根据平均值计算平均绝对距离差。 2、示例： import pandas as pd student_info = pd.read_csv("F:/人工智能/科学计算库/files/student_info.csv") pri...

python 实现average absolute deviation平均绝对偏差算法

luthane的博客

09-19

1693

平均绝对偏差（Average Absolute Deviation，简称AAD或MAD）是一种衡量数据集中各数值与中心趋势（如平均值或中位数）之间差异的统计量。在平均绝对偏差算法中，通常计算每个数据点与中心趋势（如平均值或中位数）之间的差的绝对值，然后求这些绝对值的平均值。以下是使用平均值作为中心趋势计算平均绝对偏差的步骤：计算平均值：首先，计算数据集中所有数值的平均值。平均值xˉ∑i1nxinxˉn∑i1nxi其中，xix_ixi。

Pandas中DataFrame基本函数整理

木柘的博客

08-17

1659

构造函数 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框属性和数据 DataFrame.axes #index: 行标签；columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame...

Pandas-常用统计分析方法 describe、quantile、sum、mean、median、count、max、min、idxmax、idxmin、mad、var、std、cumsum

u011868279的博客

03-20

7378

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 .

python dataframe列计算众数、中位数、平均值、极值、标准差等统计量

weiyaner的博客

07-13

1万+

b = pd.DataFrame({'a':[1,3,3,4],'b':[2,2,2,2]}) a = pd.DataFrame() # 分别计算均值，标准差、众数、最值、中位数 a['mean']=[b['a'].mean() for i in range(len(b)) ] a['std']=[round(b['a'].std(),2) for i in range(len(b)) ] a['mode'] =[b['a'].mode()[0] for i in range(len(b))] a['

pandas与numpy等

weixin_43913077的博客

03-04

320

文章目录pandas求某列有多少种不同的数求众数 pandas求某列有多少种不同的数 df.cloumn.nunique() df[column].nunique() 求众数直接利用scipy下stats模块 from scipy import stats stats.mode(nums)[0][0]

dataframe进行常用统计、分组统计平均绝对偏差等操作函数。

热门推荐

IT届的小学生

03-02

2万+

pandas在dataframe中提供了丰富的统计、合并、分组、缺失值等操作函数。 1.统计函数 df.count() #非空元素计算 df.min() #最小值 df.max() #最大值 df.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 df.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 df.quantile(0.1) #10%...

Python 详解计算 Median Absolute Deviation（绝对中位偏差）| 还可用于异常值检测

叶庭云成为自己的光

08-16

2178

Python 详解计算 Median Absolute Deviation（绝对中位偏差）| 还可用于异常值检测

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

zhangzhechun的专栏

03-01

4080

时间序列分析：statsmodels库提供了许多用于时间序列分析的函数和类，包括ARIMA、VAR、VARMAX、State Space Models等。概率分布：statsmodels库提供了许多常见的概率分布函数，可以用于概率密度函数计算、分布函数计算、随机数生成等。线性回归：statsmodels库可以用于线性回归建模，可以对数据进行拟合，计算参数的置信区间和p值，还可以进行预测。Statsmodels是Python的一个统计分析库，它提供了许多用于统计建模和分析的函数和类。导入所需的库和数据。

统计量MAD

星之所在

04-20

1万+

MAD（Median absolute deviation, 中位数绝对偏差）是单变量数据集中样本差异性的稳健度量。mad是一个健壮的统计量，对于数据集中异常值的处理比标准差更具有弹性，可以大大减少异常值对于数据集的影响。

用python的pandas计算数据集的均值、中位数、众数和中列数、极差、四分位数、四分位数极差

09-23

在Python的Pandas库中，你可以使用`DataFrame`的内置函数来轻松计算各种统计数据。以下是如何获取你提到的各种统计量： 1. **平均值 (均值)**: 使用 `mean()` 函数，它返回每列的平均值。 ```python df['column_name'].mean() ``` 2. **中位数**: 使用 `median()` 函数，它计算的是数值型列的中位数。 ```python df['column_name'].median() ``` 3. **众数 (出现频率最高的值)**: 使用 `mode()` 函数，适用于分类变量，如果数据是连续的可以用 `value_counts(normalize=True).idxmax()` 来找到最常出现的值。 ```python df['column_name'].mode().values[0] 或 df['column_name'].value_counts(normalize=True).idxmax() ``` 4. **中位数绝对偏差 (Median Absolute Deviation, MAD)**: 如果你想得到非对称分布数据的离散度测量，可以使用 `mad()` 函数。 ```python from scipy.stats import mad mad_value = mad(df['column_name']) ``` 5. **极差 (Range)**: 通过最大值减去最小值获得。 ```python df['column_name'].max() - df['column_name'].min() ``` 6. **四分位数 (Quartiles)**: 可以使用 `quantile()` 函数，设置 `q=[0.25, 0.5, 0.75]` 分别获取第一四分位数(Q1), 中位数(Median) 和第三四分位数(Q3)。 ```python q1, median, q3 = df['column_name'].quantile([0.25, 0.5, 0.75]) ``` 7. **四分位数范围 (Interquartile Range, IQR)**: 第三四分位数减去第一四分位数。 ```python iqr = q3 - q1 ``` 记得将 `'column_name'` 替换为你实际需要计算的列名。