物理中位数的公式包括：
1. 中位数：对于一组数据，按从小到大的顺序排列后，正中间的那个数据就是这组数据的中位数。如果数据个数是偶数，那么最中间两个数据的平均数就是中位数。公式为：中位数 = 总数/2或（a+b）/2。
2. 众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。公式为：根据表格中数据，确定众数。
3. 平均数：一组数据的总和再除以这组数据的个数，所得的商叫这组数据的平均数。公式为：平均数 = 总和 / 数据个数。
4. 标准差：标准差是衡量一组数据离散程度的指标，它反映了数据分布的分散程度。标准差越大，说明数据偏离平均值的程度越大，分布越离散。公式为：标准差 = √（总和 - 数据个数）/ 数据个数。
以上就是物理中位数的公式，希望对您有所帮助。
假设我们有一组数据，包括温度和湿度，我们希望找到这些数据的中位数。首先，我们需要导入pandas库并创建一个数据框：
```python
import pandas as pd
# 假设我们有一组数据，包括温度和湿度
data = {'Temperature': [25, 27, 26, 28, 29, 30],
'Humidity': [45, 55, 65, 75, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
```
接下来，我们可以使用pandas库中的`median()`函数来计算这组数据的中位数：
```python
median_temp = df['Temperature'].median()
median_humidity = df['Humidity'].median()
```
在这个例子中，我们使用`median()`函数来计算温度和湿度数据的中位数。这将返回一个浮点数，表示温度和湿度数据的中位数。
需要注意的是，如果数据集中的数据数量不均匀，那么中位数可能会受到极端值的影响。在这种情况下，可以使用四分位数或其他方法来更准确地描述数据集的分布。
