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중간값(median)과 평균(mean)의 차이

30 P
QUESTION 05 #321
데이터프레임에서 중앙값과 평균과의 차이를 이해하는 문제입니다. 빈칸을 채워보세요.
main.py 
import pandas as pd

data = {
    '수학': [85, 92, 70, 95, 100],  
    '영어': [90, 85, 88, 100, 99]}

df = pd.DataFrame(data)

# 모든 열의 중간값 계산
print(df.())

# 특정 열(수학)의 중간값과 평균 확인
math_median = df["수학"].median()
math_mean = df["수학"].()

print(f"수학 중간값: {math_median}")
print(f"수학 평균값: {math_mean}")
실행 결과 예시 
수학    92.0
영어    90.0
dtype: float64

수학 중간값: 92.0
수학 평균값: 88.4
INTERACTIVE SHELL Shift + Enter 로 즉시 실행

median()과 mean()의 차이 이해하기

같은 데이터에서도 중간값과 평균은 다른 값을 가질 수 있습니다.

수학 점수 예시

수학 = [85, 92, 70, 95, 100]

평균(mean): 모든 값을 더해서 개수로 나눔

(85 + 92 + 70 + 95 + 100) / 5 = 88.4

중간값(median): 크기순 정렬 후 가운데 값

정렬: [70, 85, 92, 95, 100]
                ↑
           중간값 = 92.0

전체 열의 중간값 한 번에 구하기

df.median()
# 수학    92.0
# 영어    90.0

axis를 지정하지 않으면 각 열의 중간값을 계산합니다.

평균 vs 중간값이 다른 이유

지표 특징 값
평균 (mean) 모든 값의 영향을 받음 88.4
중간값 (median) 위치만 중요, 극단값 영향 적음 92.0

수학 점수에서 70점이라는 낮은 점수가 평균을 끌어내림:

70이 없다면: (85+92+95+100) / 4 = 93.0
70이 있으면: (85+92+70+95+100) / 5 = 88.4  ← 낮아짐
중간값은:    92.0  ← 70의 영향을 거의 안 받음

언제 어떤 걸 사용할까?

상황 추천 지표 이유
시험 점수 (고르게 분포) 평균 전체 수준 반영
연봉 데이터 중간값 고액 연봉자의 왜곡 방지
아파트 가격 중간값 극단적 고가 물건 영향 제거
제품 평점 평균 모든 평가 반영

💡 핵심: 극단값이 있으면 median(), 데이터가 고르면 mean()이 적합합니다.