Python statistics.median_low() 方法（保姆级教程）

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前言

在数据分析和统计学中，中位数是一个衡量数据集中趋势的核心指标。Python 的 statistics 模块提供了丰富的工具来简化统计计算，其中 median_low() 方法专门用于计算一组数据的“下中位数”。对于编程初学者和中级开发者而言，掌握这一方法不仅能提升数据处理效率，还能深入理解不同统计方法的适用场景。本文将通过循序渐进的讲解、代码示例和实际案例，帮助读者全面掌握 statistics.median_low() 方法的核心逻辑与应用技巧。

理解中位数与下中位数

中位数的基本概念

中位数（Median）是将一组数据按大小排序后位于中间位置的数值。例如，对于数据集 [1, 3, 5, 7, 9]，中位数是 5；而数据集 [2, 4, 6, 8] 的中位数则是 (4 + 6)/2 = 5。中位数对极端值（如异常值）不敏感，常用于描述数据的中心位置。

下中位数的定义与特性

statistics.median_low() 方法返回的是数据的“下中位数”，其计算规则如下：

• 奇数个数据：直接取中间的数值。
• 偶数个数据：取中间两个数值中较小的那个。

比喻说明：
想象一群学生按身高排队，若人数为奇数，则中间那位的身高是中位数；若人数为偶数，下中位数则是“中间左侧”的学生身高。这种设计在某些场景（如避免平均值引入的模糊性）中更有实际意义。

方法的基本用法

导入模块与基本调用

要使用 median_low()，需先导入 statistics 模块：

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = statistics.median_low(data)
print(result)  # 输出 3（奇数个数据，直接取中间值）

偶数数据的特殊处理

当数据个数为偶数时，median_low() 会取中间较小的数值：

even_data = [1, 3, 5, 7]
result_even = statistics.median_low(even_data)
print(result_even)  # 输出 3（中间两个数3和5中取较小者）

异常情况处理

若输入为空列表或非数值类型，方法会抛出 StatisticsError：

try:
    empty_data = []
    statistics.median_low(empty_data)
except statistics.StatisticsError as e:
    print(f"错误：{e}")  # 输出 "no median for empty data"

实际案例分析

案例1：分析学生成绩分布

假设某班级的数学成绩为 [58, 65, 72, 78, 85, 92, 95]，计算下中位数：

scores = [58, 65, 72, 78, 85, 92, 95]
low_median = statistics.median_low(scores)
print(f"下中位数：{low_median}")  # 输出 78（中间值）

案例2：处理偶数个销售数据

某店铺一周的销售额为 [1200, 1500, 1800, 2000]，计算下中位数：

sales = [1200, 1500, 1800, 2000]
low_median = statistics.median_low(sales)
print(f"下中位数：{low_median}")  # 输出 1500（中间较小值）

案例3：结合其他统计方法

可将 median_low() 与其他方法（如 median_high() 或 mean）对比，分析数据分布：

import statistics

data = [10, 20, 30, 40]
print("下中位数：", statistics.median_low(data))    # 20
print("上中位数：", statistics.median_high(data))   # 30
print("普通中位数：", statistics.median(data))      # 25（平均值）
print("平均值：", statistics.mean(data))            # 25

与 median、median_high 的对比

对比表格

以下表格总结了三种方法的计算规则和结果差异：

选择方法的场景建议

• median_low()：当需要明确选择中间左侧的值时（如避免高估数据的集中趋势）。
• median_high()：与 median_low() 相反，适用于需偏向右侧值的场景。
• median()：常规中位数计算，适合对称分布的数据。

常见问题与解决方案

问题1：输入非数值数据

若数据包含字符串或 None，会抛出类型错误。解决方案是预处理数据：

mixed_data = [1, 2, "3", 4]
clean_data = [x for x in mixed_data if isinstance(x, (int, float))]
result = statistics.median_low(clean_data)

问题2：数据未排序

median_low() 会自动对数据排序，但原始数据顺序不影响结果。例如：

unsorted_data = [5, 1, 3, 2, 4]
print(statistics.median_low(unsorted_data))  # 输出 3（排序后为 [1,2,3,4,5]）

问题3：性能优化

对于超大数据集，可考虑使用 numpy 的 median 函数（底层优化更高效），但需注意 median_low() 的独特逻辑不可替代。

进阶用法与注意事项

结合条件筛选

可结合列表推导式筛选特定数据再计算：

filtered = [x for x in data if x > 50]
result = statistics.median_low(filtered)

注意数据分布特性

若数据存在极端值（如 [1, 2, 3, 1000]），median_low() 的结果可能更稳健，而普通平均值会被拉高。

结论

Python statistics.median_low() 方法提供了一种简洁且直观的方式，帮助开发者快速获取数据的下中位数。通过对比其他统计方法、处理实际案例及解决常见问题，读者可以灵活掌握这一工具的核心逻辑与应用场景。无论是分析学生成绩、销售数据，还是处理科学实验中的测量值，median_low() 都能成为数据驱动决策的重要辅助工具。建议读者在实际项目中尝试将该方法与其他统计技术结合，进一步挖掘数据的深层价值。