import pandas as pd df=pd.DataFrame({'c1':【1,2,3],c2':【1,2,100],'c3:[100,200,300】J,index=['a',"b','c']) df.head() c1 c2 c3 a11100 b22200 c3100300 df.median() cl 2.0 c2 2.0 c3 200.0 dtype:float64 平均值的另一个问题靠样本方差来解决，这个问题是什么呢？我们举一个例 子，现在有两组人，他们的体重数据分别是在下面表示的这八个数据。 A 150 152 148 150 B 9 8 292291 可以看到，对于第一组人来说，他们的体重比较接近，而对于第二组人来说 他们体重的差异非常大，但是如果我们用平均值来表示，就会发现这两组人的平 均体重都是150，用平均值是无法体现出这两组人明显的这种差异性，样本方差 可以帮助我们来区分这两组人的差异，样本方差度量的是数据的分布范围。它的 计算方式是先计算出两组数据的平均值，然后将数据中每一个数字都和这个平均 值进行比较，他们的差的平方累加起来以后再除以数据的个数就是方差。 N SN(x) = （xn-)2 n=1平均值的另一个问题靠样本方差来解决，这个问题是什么呢？我们举一个例 子，现在有两组人，他们的体重数据分别是在下面表示的这八个数据。 可以看到，对于第一组人来说，他们的体重比较接近，而对于第二组人来说， 他们体重的差异非常大，但是如果我们用平均值来表示，就会发现这两组人的平 均体重都是 150，用平均值是无法体现出这两组人明显的这种差异性，样本方差 可以帮助我们来区分这两组人的差异，样本方差度量的是数据的分布范围。它的 计算方式是先计算出两组数据的平均值，然后将数据中每一个数字都和这个平均 值进行比较，他们的差的平方累加起来以后再除以数据的个数就是方差