使用 Pandas 计算不同浓度组的中位数

concentration_list = [ 'saline0.05%', 'saline0.10%', 'saline0.20%', 'saline0.30%', 'saline0.40%', 'saline0.50%']
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'])
for i in concentration_list:
    saline_group = df[df['name'] == i]
    median_values = saline_group.median()
    df_saline_median.loc[i] = median_values

print(df_saline_median)

这段代码首先定义了一个浓度列表 concentration_list，包含不同浓度的盐水溶液。然后，它创建了一个空的 Pandas DataFrame df_saline_median，用于存储每个浓度组的中位数。

接下来，代码遍历 concentration_list 中的每个浓度，并使用 df[df['name'] == i] 从原始 DataFrame df 中筛选出该浓度的所有数据。然后，使用 median() 函数计算该浓度组中每个列的中位数，并将结果存储在 median_values 中。最后，代码将 median_values 作为一行数据添加到 df_saline_median 中，使用该浓度作为索引。

最终，代码使用 print(df_saline_median) 打印出包含所有浓度组中位数的 DataFrame。