Я не уверен, с какими типами данных вы работаете, чтобы начать, но если вы можете получить свои пары в строку, это довольно просто.
pairs = '492828.736516854 6954026.18089914,492829.429213483 6954026.56685419,492834.140449438 6954029.20224745,492808.438764045 6954067.00000026,492799.932022472 6954079.51011262,492785.838202247 6954073.80786543,492783.0 6954072.65955082,492733.313483146 6954052.55618004,492721.924157303 6954047.94831487,492688.998876405 6954034.62640475,492672.62752809 6954028.00280925,492654.375842697 6954020.61797779,492651.596067416 6954019.49325869,492651.734269663 6954019.11123622,492652.453932584 6954017.24606768,492653.392134832 6954015.48426992,492654.633146067 6954013.91292161,492655.988202247 6954012.44213509'
Использовать split
pair_lst = [pair.split() for pair in pairs.split(',')]
Преобразование строк обратно в float и создание DataFrame
df = pd.DataFrame([[float(pair[0]) for pair in pair_lst],[float(pair[1]) for pair in pair_lst]]).T
Рассчитать медиану столбцов с помощью:
df[0].median()
df[1].median()
Это, вероятно, можно сделать гораздо эффективнее /лаконично, но я решила, что попробую.