如何获得熊猫系列中最接近中位数的 N 个条目?

Question

对于熊猫系列：

ser = pd.Series([i**2 for i in range(9)])
print(ser)
0     0
1     1
2     4
3     9
4    16
5    25
6    36
7    49
8    64
dtype: int64

中位数可以用ser.median()抓取，返回16。 如何抓取中位数周围的N个条目？ 像这样：

print(ser.get_median_entries(3)) # N == 3; not real functionality
3     9
4    16
5    25
dtype: int64

Answer 1

您可以找到每个值和中位数之间的 abs 差异并使用sort_values()：

ser[abs(ser - ser.median()).sort_values()[0:3].index]
#4    16
#3     9
#5    25
#dtype: int64

如果您希望将其作为函数，其中n是输入变量：

def get_n_closest_to_median(ser, n):
return ser[abs(ser - ser.median()).sort_values()[0:n].index]
print get_n_closest_to_median(ser, 3)
#4    16
#3     9
#5    25
#dtype: int64

您可能需要在边界上添加一些错误检查。

Answer 2

针对您的问题的逻辑，您可以根据自己的问题实现此逻辑。

data={j:i**2 for j,i in enumerate(range(0,9))}
median=16
def nearby_values(data,median,depth):
#subtract each value from median and then slice only three from sorted
return list(map(lambda x:x[1],sorted([(abs(median-j),j) for i,j in data.items()])[:depth]))
print(nearby_values(data,median,3))

输出：

[16, 9, 25]