Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python à UDFs partir du patch 198. UDFs Le Python existant continuera de fonctionner jusqu'au 30 juin 2026. Pour plus d’informations, consultez le [ billet de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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# Fonction MEDIAN
<a name="r_MEDIAN"></a>

Calcule la valeur médiane de la plage de valeurs. Les valeurs `NULL` de la plage sont ignorées.

MEDIAN est une fonction de distribution inverse qui suppose un modèle de distribution continue.

MEDIAN est un cas particulier de [PERCENTILE\$1CONT](r_PERCENTILE_CONT.md).

## Syntaxe
<a name="r_MEDIAN-synopsis"></a>

```
MEDIAN(median_expression)
```

## Arguments
<a name="r_MEDIAN-arguments"></a>

 *median\$1expression*   
Colonne cible ou expression sur laquelle la fonction opère.

## Types de données
<a name="r_MEDIAN-data-types"></a>

Le type de retour est déterminé par le type de données de *median\$1expression*. Le tableau suivant illustre le type de retour de chaque type de données *median\$1expression*.

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/redshift/latest/dg/r_MEDIAN.html)

## Notes d’utilisation
<a name="r_MEDIAN-data-type-usage-notes"></a>

Si l’argument *median\$1expression* est un type de données `DECIMAL` défini avec la précision maximale de 38 chiffres, il est possible que MEDIAN renvoie un résultat inexact ou une erreur. Si la valeur de retour de la fonction MEDIAN dépasse 38 chiffres, le résultat est tronqué pour s’adapter, ce qui entraîne une perte de précision. Si, au cours de l’interpolation, un résultat intermédiaire dépasse la précision maximale, un dépassement de capacité numérique se produit et la fonction renvoie une erreur. Pour éviter ces conditions, nous vous recommandons d’utiliser un type de données avec une précision inférieure ou l’argument *median\$1expression* avec une précision inférieure. 

Si une instruction inclut plusieurs appels à des fonctions d’agrégation basées sur le tri (LISTAGG, PERCENTILE\$1CONT, or MEDIAN), elles doivent toutes utiliser les mêmes valeurs ORDER BY. Notez que MEDIAN applique une clause order by implicite sur la valeur d’expression. 

Par exemple, l’instruction suivante renvoie une erreur. 

```
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;

An error occurred when executing the SQL command:
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;

ERROR: within group ORDER BY clauses for aggregate functions must be the same
```

L’instruction suivante s’exécute avec succès. 

```
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(salesid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;
```

## Exemples
<a name="r_MEDIAN-examples"></a>

Les exemples suivants utilisent l’exemple de base de données TICKIT. Pour plus d’informations, consultez [Exemple de base de données](c_sampledb.md).

L’exemple suivant montre que MEDIAN produit les mêmes résultats que PERCENTILE\$1CONT(0.5). 

```
SELECT TOP 10 DISTINCT sellerid, qtysold, 
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold),
MEDIAN(qtysold) 
FROM sales
GROUP BY sellerid, qtysold;

+----------+---------+-----------------+--------+
| sellerid | qtysold | percentile_cont | median |
+----------+---------+-----------------+--------+
|        2 |       2 |               2 |      2 |
|       26 |       1 |               1 |      1 |
|       33 |       1 |               1 |      1 |
|       38 |       1 |               1 |      1 |
|       43 |       1 |               1 |      1 |
|       48 |       2 |               2 |      2 |
|       48 |       3 |               3 |      3 |
|       77 |       4 |               4 |      4 |
|       85 |       4 |               4 |      4 |
|       95 |       2 |               2 |      2 |
+----------+---------+-----------------+--------+
```

L’exemple suivant permet de trouver la quantité médiane vendue pour chaque ID de vendeur.

```
SELECT sellerid, 
MEDIAN(qtysold)
FROM sales
GROUP BY sellerid
ORDER BY sellerid
LIMIT 10;

+----------+--------+
| sellerid | median |
+----------+--------+
|        1 |    1.5 |
|        2 |      2 |
|        3 |      2 |
|        4 |      2 |
|        5 |      1 |
|        6 |      1 |
|        7 |    1.5 |
|        8 |      1 |
|        9 |      4 |
|       12 |      2 |
+----------+--------+
```

Pour vérifier les résultats de la requête précédente pour le premier ID de vendeur, utilisez l’exemple suivant.

```
SELECT qtysold 
FROM sales 
WHERE sellerid=1;

+---------+
| qtysold |
+---------+
|       2 |
|       1 |
+---------+
```