Python statistics.median_low() 方法（长文讲解）

Python statistics.median_low() 方法详解：掌握中位数的“低侧”选择

在数据分析的世界里，中位数是一个非常基础却极其重要的统计量。它不像平均值那样容易被极端值干扰，因此在处理实际业务数据时，中位数往往能更真实地反映数据的“中心趋势”。Python 的 statistics 模块提供了多种计算中位数的方法，其中 median_low() 是一个特别实用但容易被忽视的功能。

这篇文章将带你从零开始理解 Python statistics.median_low() 方法 的工作原理、使用场景和常见误区。无论你是刚入门 Python 的新手，还是有一定经验的中级开发者，相信都能从中获得实用价值。

什么是中位数？为什么需要 low 版本？

想象你有一群人排队买票，每个人手里拿着一个数字代表他们的年龄。你想要知道“中间那个人”的年龄是多少。这个“中间”的值，就是中位数。

在数学上，中位数是将一组数据从小到大排列后，位于正中间的那个数。如果数据个数是奇数，中位数就是正中间的那一个；如果是偶数，通常会取两个中间值的平均数作为中位数。

但这里有个关键点：当数据个数为偶数时，两个中间值之间有两个候选值，而 median_low() 的作用，就是强制选择较小的那个值作为中位数。

举个例子：

• 数据：[1, 2, 3, 4]
• 中间两个数是 2 和 3
• 普通中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
• median_low() 会选择 2

这就是 median_low() 的核心逻辑：在偶数个数据中，选择较小的那个中间值。

如何使用 Python statistics.median_low() 方法？

要使用这个方法，首先需要导入 statistics 模块，然后调用 median_low() 函数，传入一个可迭代对象（如列表、元组）。

import statistics

data = [1, 3, 5, 7, 9]
median = statistics.median_low(data)
print(median)  # 输出：5

代码注释：
第 1 行导入 statistics 模块，这是 Python 内置的标准库，无需安装。
第 3 行定义一个包含奇数个元素的列表，数据已排序。
第 4 行调用 median_low()，由于数据个数为奇数，它直接返回中间值 5。
第 5 行打印结果，输出为 5。

再看一个偶数个数据的例子：

import statistics

data = [2, 4, 6, 8]
median = statistics.median_low(data)
print(median)  # 输出：4

代码注释：
数据有 4 个元素，中间两个是 4 和 6。
median_low() 会选择较小的那个，即 4。
所以输出结果是 4，而不是常规的 5.0。

与 median() 和 median_high() 的对比

statistics 模块还提供了另外两个中位数函数：median() 和 median_high()。三者之间的区别非常关键，建议在实际项目中根据业务需求选择。

我们通过一个完整的例子来对比：

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

print("原始数据:", data)
print("median() 结果:", statistics.median(data))       # 3.5
print("median_low() 结果:", statistics.median_low(data)) # 3
print("median_high() 结果:", statistics.median_high(data)) # 4

代码注释：
数据共 6 个元素，中间两个是 3 和 4。
median() 返回 (3 + 4) / 2 = 3.5，是标准中位数。
median_low() 返回较小的 3，适合“保守估计”场景。
median_high() 返回较大的 4，适合“乐观估计”场景。

这种差异在现实场景中非常重要。比如你分析工资数据，如果公司希望“不夸大员工收入水平”，就可以用 median_low()，因为它不会引入“平均”带来的高估。

实际应用场景：学生考试分数分析

假设你是一名教务老师，需要分析一个班级的考试成绩分布。为了公平评估，你决定使用中位数而非平均值，以避免极低或极高分数的影响。

import statistics

scores = [55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90]

median_low_score = statistics.median_low(scores)
print(f"中位数（低侧）: {median_low_score}")

median_score = statistics.median(scores)
print(f"普通中位数: {median_score}")

代码注释：
成绩共 8 个，是偶数个，中间两个是 70 和 75。
median_low() 返回 70，表示“至少一半学生得分不低于 70”。
median() 返回 72.5，是真实平均。
在教育评估中，用 median_low() 可以更谨慎地反映“大多数学生”的实际水平。

常见误区与注意事项

1. 数据必须可排序

median_low() 内部会先对数据进行排序，所以传入的数据必须支持比较操作。如果包含不可比较的类型（如字符串和数字混用），会抛出 TypeError。

import statistics

data = [1, 2, '3', 4]  # 字符串 '3' 与整数 3 无法比较
try:
    statistics.median_low(data)
except TypeError as e:
    print("错误:", e)

代码注释：
当数据中混入字符串和数字时，Python 无法比较，会抛出 TypeError。
在实际使用中，务必确保数据类型一致。

2. 数据为空时会抛出异常

如果传入空列表，median_low() 会抛出 StatisticsError。

import statistics

empty_data = []
try:
    statistics.median_low(empty_data)
except statistics.StatisticsError as e:
    print("错误:", e)

代码注释：
空数据没有中位数，因此会抛出异常。
建议在调用前加判断：if len(data) == 0: ...

3. 不要与 mean() 混淆

初学者常误以为中位数和平均值是同一个概念。但它们本质不同：

• mean()：所有数值相加除以个数，易受极端值影响。
• median_low()：关注“中间位置”，对异常值更鲁棒。

在处理真实世界数据（如收入、房价）时，Python statistics.median_low() 方法 通常比 mean() 更可靠。

总结与建议

Python statistics.median_low() 方法 是一个简单但极具实用价值的工具。它特别适用于以下场景：

• 需要保守估计“中心值”的业务逻辑（如风险评估、最低保障线）
• 数据中存在潜在的高值干扰，希望避免“平均”带来的乐观偏差
• 分析排序数据时，强调“下限”而非“平均中间”

掌握它，不仅能让你的代码更精准，也能让你在数据决策中更有底气。

记住：中位数不是“中间的数”，而是“代表中间位置的数”。而 median_low()，正是你控制这个“位置”选择权的钥匙。

在日常开发中，不妨多尝试用 median_low() 替代 median()，尤其是在做报表、评估基准、制定策略时，它能帮你避免“数据美化”陷阱。

最后提醒一句：别只看平均值，中位数才是你真正该关注的“中流砥柱”。