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# $ mediana
<a name="median"></a>

Novo na versão 8.0.1.

O `$median` operador no Amazon DocumentDB calcula o valor médio dos dados numéricos. Como acumulador, ele calcula a mediana dos valores numéricos em documentos dentro de um grupo no `$group` estágio de um pipeline de agregação. Como expressão, ele calcula a mediana de uma matriz de números.

**Parâmetros**
+ `input`: uma expressão que resolve para um valor numérico ou uma matriz de valores numéricos.
+ `method`: uma string especificando o método de cálculo. Atualmente, só `"approximate"` é suportado, que usa o algoritmo t-digest.

## Comportamento
<a name="median-behavior"></a>

O `"approximate"` método usa o algoritmo t-digest para calcular uma mediana aproximada. O resultado é um valor existente no conjunto de dados, em vez de uma interpolação entre valores. A precisão melhora à medida que o número de pontos de dados aumenta.

## Exemplo (MongoDB Shell)
<a name="median-examples"></a>

O exemplo a seguir mostra como usar o `$median` operador para calcular a pontuação média do teste por aula.

**Crie documentos de amostra **

```
db.students.insertMany([
  { class: "A", score: 72 },
  { class: "A", score: 85 },
  { class: "A", score: 90 },
  { class: "A", score: 68 },
  { class: "A", score: 95 },
  { class: "B", score: 80 },
  { class: "B", score: 75 },
  { class: "B", score: 92 },
  { class: "B", score: 88 },
  { class: "B", score: 70 }
]);
```

**Exemplo de consulta **

```
db.students.aggregate([
  { $group: {
      _id: "$class",
      medianScore: { $median: { input: "$score", method: "approximate" } }
    }}
]);
```

**Saída**

```
[
  { "_id": "A", "medianScore": 85 },
  { "_id": "B", "medianScore": 80 }
]
```

## Exemplo de uso de expressão (MongoDB Shell)
<a name="median-expression-examples"></a>

O `$median` operador também pode ser usado como uma expressão dentro de um `$project` estágio para calcular a mediana de um campo de matriz.

**Crie documentos de amostra **

```
db.surveys.insertMany([
  { _id: 1, ratings: [3, 5, 7, 9, 2] },
  { _id: 2, ratings: [10, 20, 30, 40, 50] },
  { _id: 3, ratings: [1, 1, 2, 3, 5] }
]);
```

**Exemplo de consulta **

```
db.surveys.aggregate([
  { $project: {
      medianRating: { $median: { input: "$ratings", method: "approximate" } }
    }}
]);
```

**Saída**

```
[
  { "_id": 1, "medianRating": 5 },
  { "_id": 2, "medianRating": 30 },
  { "_id": 3, "medianRating": 2 }
]
```

## Exemplos de código
<a name="median-code"></a>

Para ver um exemplo de código para usar o `$median` operador, escolha a guia do idioma que você deseja usar. Os exemplos a seguir mostram o uso do acumulador (in`$group`) e o uso da expressão (in`$project`):

------
#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function example() {
  const uri = 'mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false';
  const client = new MongoClient(uri);

  try {
    await client.connect();
    const db = client.db('test');

    // Accumulator usage: median across grouped documents
    const students = db.collection('students');
    const accumulatorResult = await students.aggregate([
      { $group: {
          _id: "$class",
          medianScore: { $median: { input: "$score", method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Accumulator result:', accumulatorResult);

    // Expression usage: median of an array field
    const surveys = db.collection('surveys');
    const expressionResult = await surveys.aggregate([
      { $project: {
          medianRating: { $median: { input: "$ratings", method: "approximate" } }
        }}
    ]).toArray();
    console.log('Expression result:', expressionResult);

  } finally {
    await client.close();
  }
}

example();
```

------
#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def example():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')

    try:
        db = client['test']

        # Accumulator usage: median across grouped documents
        students = db['students']
        accumulator_result = list(students.aggregate([
            { '$group': {
                '_id': '$class',
                'medianScore': { '$median': { 'input': '$score', 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Accumulator result:', accumulator_result)

        # Expression usage: median of an array field
        surveys = db['surveys']
        expression_result = list(surveys.aggregate([
            { '$project': {
                'medianRating': { '$median': { 'input': '$ratings', 'method': 'approximate' } }
            }}
        ]))
        print('Expression result:', expression_result)

    finally:
        client.close()

example()
```

------