Python 代码分析：计算不同浓度盐水中位数数据

该代码使用 Python 语言对不同浓度盐水在不同频率下的磁场幅值进行中位数计算，并将其存储在一个数据帧中。以下是对代码的逐行解释：

创建包含不同盐水浓度的列表 concentration_list。

concentration_list = ['saline0.00', 'saline0.01', 'saline0.1', 'saline0.2', 'saline0.3', 'saline0.4', 'saline0.5', 'saline0.9']

该行代码定义了一个列表 concentration_list，包含了不同浓度的盐水名称，例如 'saline0.00'、'saline0.01' 等。

创建一个空的数据帧 df_saline_median，其中包含 15 列，分别是不同频率下的磁场幅值。

df_saline_median = pd.DataFrame(columns=['1kHz_mag','2kHz_mag','3kHz_mag','7kHz_mag','11kHz_mag','17kHz_mag',
                                         '23kHz_mag','31kHz_mag','43kHz_mag','61kHz_mag','89kHz_mag','127kHz_mag',
                                         '179kHz_mag','251kHz_mag','349kHz_mag'])

该行代码使用 pandas 库创建了一个名为 df_saline_median 的空数据帧。数据帧包含 15 列，分别代表不同频率下的磁场幅值，例如 '1kHz_mag'、'2kHz_mag' 等。

通过 for 循环遍历 concentration_list 中的每个浓度值。

for i in concentration_list:
    ...

该代码使用 for 循环遍历 concentration_list 中的每个浓度值 i。

在每次循环中，从 df_pig 数据帧中筛选出浓度为 i 的盐水样本组成的数据帧 saline_group。

saline_group = df_pig[df_pig['class'] == i]

该行代码从另一个数据帧 df_pig 中筛选出 'class' 列的值等于当前浓度值 i 的所有行，并将其组成一个新的数据帧 saline_group。

对 saline_group 数据帧中每列数据计算中位数，得到一个包含中位数值的数据帧。 该步骤没有明确的代码展示，但逻辑是：对 saline_group 数据帧中的每一列数据计算中位数，并将其存储在一个新的数据帧中。
将中位数数据帧 df_saline_median 中添加一行，该行数据为 saline_group 数据帧中各列数据的中位数值。

df_saline_median = df_saline_median.append(saline_group.median(), ignore_index=True)

该行代码将计算出的中位数值作为一行数据添加到 df_saline_median 中。 ignore_index=True 参数保证添加数据后数据帧的行索引是连续的。

循环结束后，df_saline_median 数据帧包含了不同浓度盐水在各个频率下的中位数值。 经过循环遍历所有浓度值后，df_saline_median 数据帧中将包含所有浓度盐水在不同频率下的中位数值。
打印输出 df_saline_median。

print(df_saline_median)

该行代码将最终的 df_saline_median 数据帧打印输出。

总结: 该代码使用 Python 语言对不同浓度盐水在不同频率下的磁场幅值进行中位数计算，并将其存储在一个数据帧中，方便后续分析和使用。