اذهب إلى المحتوى

السؤال

Recommended Posts

  • 0
نشر

بالطبع،  statistics.median() خاص بمكتبة statistics في بايثون وتعمل على قوائم lists أو مجموعات tuples من الأرقام لحساب الوسيط median لقائمة من الأرقام، و لا تدعم البيانات في شكل DataFrame أو Series.

في حال كانت قائمة الإدخال ذات طول فردي، فإن الوسيط هو القيمة الوسطى، ولو كانت قائمة الإدخال ذات طول زوجي، فإن الوسيط هو متوسط القيمتين الوسطيتين، أما في حال كانت فارغة، فإنها ترفع خطأ StatisticsError.

np.median() خاصة بمكتبة  numpy وتستقبل مصفوفة NumPy أو قائمة بايثون من الأرقام (أعداد صحيحة أو أرقام عشرية)، وتوفر لك قيمة الوسيط كرقم عشري.

وتعمل كالتالي:

  • في حال كانت مصفوفة الإدخال ذات طول فردي، فإن الوسيط هو القيمة الوسطى.
  • إن كانت مصفوفة الإدخال ذات طول زوجي، فإن الوسيط هو متوسط القيمتين الوسطيتين.
  • إن كانت مصفوفة الإدخال فارغة، فإنها تعيد nan (ليس رقم).

أما pandas.median() هي دالة من مكتبة Pandas. تحسب الوسيط لسلسلة Pandas أو DataFrame.

وتستقبل سلسلة Pandas أو DataFrame قيمة الوسيط كرقم عشري أو سلسلة من قيم الوسيط (إن كان الإدخال DataFrame).

والسلوك الخاص بها هو في حال كانت سلسلة الإدخال ذات طول فردي، فإن الوسيط هو القيمة الوسطى.

ولو كانت سلسلة الإدخال ذات طول زوجي، فإن الوسيط هو متوسط القيمتين الوسطيتين، وفي حال سلسلة الإدخال فارغة، فإنها تعيد NaN (ليس رقم).

ولو الإدخال DataFrame، فإنها تحسب الوسيط لكل عمود.

  • 0
نشر

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم، بالطبع من الممكن وجود اختلافات بين statistics.median() و numpy.median() و pandas.DataFrame.median() على الرغم من أنهم جميعا يتم إستخدامهم لحساب الوسيط (median) ولكن لكل مكتبة طريقة في إستقبال المعاملات وأيضا في طريقة الحساب والمعالجة .

  • statistics
    • هي مكتبة مدمجة تأتي مع بايثون.
    • دالة median تستقبل معامل واحد وهو من نوع قائمة أو ال tuples. 
    • تقوم بحساب الوسيط (median) عن طريق ترتيب القيم أولا ثم أخذ العنصر في المنتصف.إذا كان عدد العناصر فرديا ترجع القيمة في المنتصف وإذا كان العدد زوجيا، ترجع متوسط القيمتين في المنتصف.
    • لا تدعم البيانات ذات الأبعاد المتعددة (multi-dimensional data) و أنواع البيانات الكبيرة .
    • التوثيق الرسمي : https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median
  • np :
    • مكتبة numpy
    • تستخدم لحساب الوسيط لمصفوفة numpy (أو قائمة) أو بيانات متعددة الأبعاد  (multi-dimensional data).
    • أسرع من statistics.median() عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.
    • توفر معاملا إضافيا لحساب الوسيط عبر محور محدد (axis) ما يمنحك مزيدا من التحكم في كيفية الحساب عبر البيانات متعددة الأبعاد.
    • التوثيق الرسمي : https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html
  • pandas :
    • مكتبة pandas .
    • تستقبل معاملات من نوع أطر البيانات (DataFrame) أو السلاسل الزمنية (Series).
    • تدعم البيانات المركبة، مثل DataFrame الذي يحتوي على أعمدة متعددة.
    • توفر معاملا (axis) لحساب القيم على مستوى الأعمدة أو الصفوف.
    • التوثيق الرسمي : https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.median.html

ولمزيد من المعلومات والتفاصيل يفضل النظر إلى التوثيق الرسمي .

انضم إلى النقاش

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

زائر
أجب على هذا السؤال...

×   لقد أضفت محتوى بخط أو تنسيق مختلف.   Restore formatting

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   جرى استعادة المحتوى السابق..   امسح المحرر

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

  • إعلانات

  • تابعنا على



×
×
  • أضف...