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Python:带 Pandas 的加权中值算法

coder 2023-08-16 原文

我有一个看起来像这样的数据框:

Out[14]:
    impwealth  indweight
16     180000     34.200
21     384000     37.800
26     342000     39.715
30    1154000     44.375
31     421300     44.375
32    1210000     45.295
33    1062500     45.295
34    1878000     46.653
35     876000     46.653
36     925000     53.476

我想使用 indweight 中的频率权重计算列 impwealth 的加权中位数。我的伪代码如下所示:

# Sort `impwealth` in ascending order 
df.sort('impwealth', 'inplace'=True)

# Find the 50th percentile weight, P
P = df['indweight'].sum() * (.5)

# Search for the first occurrence of `impweight` that is greater than P 
i = df.loc[df['indweight'] > P, 'indweight'].last_valid_index()

# The value of `impwealth` associated with this index will be the weighted median
w_median = df.ix[i, 'impwealth']

这个方法看起来很笨拙,我不确定它是否正确。我没有在 pandas 引用中找到一个内置的方法来做到这一点。寻找加权中位数的最佳方法是什么?

最佳答案

如果您想在纯 pandas 中执行此操作,这里有一种方法。它也不插值。 (@svenkatesh,您在伪代码中遗漏了累计总和)

df.sort_values('impwealth', inplace=True)
cumsum = df.indweight.cumsum()
cutoff = df.indweight.sum() / 2.0
median = df.impwealth[cumsum >= cutoff].iloc[0]

这给出了 925000 的中位数。

关于Python:带 Pandas 的加权中值算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26102867/

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