假设我的数据集

    Name Num Label
0   K    10    0
1   K    21    0 
2   K    31    0
3   K    41    1
4   Y    9     0
5   Y    19    0
6   Y    14    1
7   B    33    0
8   B    43    0    
9   B    77    1
10  B    89    1
11  S    14    0
12  S    20    1
13  S    33    1
14  S    55    1

所以我使用了pivot表，使用count

df.pivot_table(index='Name',columns='Label', values='Num', aggfunc = 'count')

结果

COUNT
Name   0(label)    1(label)
K      3           1
Y      2           1
B      2           1
S      1           3

我需要比较两个值（标签：0，标签：1），但我想在设置计数值后进行计算

但是，许多值都试图放置中间值

例如，对于K，有3个标记为0的值和1个标记为1的值。
要与标记为“1”的值进行比较的标记为“0”的值是21（11、21、31）的中值

在dataframe上面，作为示例数据，count的值在一侧为1，但count的值可能是多个

例如，标记为“0”的值的数量可能是10，标记为“1”的值的数量可能是30

即使在这种情况下，为了比较和匹配10个值，需要在30个值中使用10个中间值（labeld数据集“1”）

*如果您不理解，请留下评论

最终结果的计数结果应如下所示。

COUNT(The median value is applied to the value with a small count.)
Name   0(label)    1(label)
K      1           1
Y      1           1
B      1           1
S      1           1

或者，当有多个值时，有可能得到我想要的数字的中位数吗

例如，值=1、2、3、4、5、6、7、8、9、10

如果我想要4个值为-&gt；4,5,6,7

谢谢你的阅读

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