pandas习题 243：按组计算中位数并筛选异常组

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（编码题）某电商平台记录了不同商品类别的每日订单金额（单位：元）。现需按“类别”分组，计算每组订单金额的中位数，并找出中位数低于整体中位数的类别。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '类别': ['手机', '手机', '电脑', '电脑', '耳机', '耳机', '手表', '手表'],
    '订单金额': [2999, 3199, 5999, 6299, 199, 259, 1299, 1399]
})
print(df)

输出结果：

   类别  订单金额
0  手机    2999
1  手机    3199
2  电脑    5999
3  电脑    6299
4  耳机     199
5  耳机     259
6  手表    1299
7  手表    1399

具体要求：

按“类别”分组，计算每组“订单金额”的中位数；
计算所有订单金额的总体中位数；
筛选出组中位数低于总体中位数的类别，并返回这些类别及其组中位数（保留整数）；

正确答案应为：

耳机     229
手表    1349
dtype: int64

参考答案

代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '类别': ['手机', '手机', '电脑', '电脑', '耳机', '耳机', '手表', '手表'],
    '订单金额': [2999, 3199, 5999, 6299, 199, 259, 1299, 1399]
})

group_medians = df.groupby('类别')['订单金额'].median().astype(int)
overall_median = df['订单金额'].median()
result = group_medians[group_medians < overall_median]
print(result)

输出结果：

类别
耳机     229
手表    1349
dtype: int64

答案解析

参考代码首先使用 groupby('类别')['订单金额'].median() 按类别分组计算各组订单金额的中位数，得到一个以“类别”为索引的 Series。

通过 .astype(int) 将中位数转为整数，满足题目“保留整数”的要求；
同时用 df['订单金额'].median() 计算全量数据的总体中位数；
最后通过布尔索引 group_medians < overall_median 筛选出中位数低于整体水平的类别；

整个流程体现了 pandas 在分组统计、全局比较与条件筛选中的典型应用，逻辑清晰且高效。

（完）

pandas习题 243：按组计算中位数并筛选异常组

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