Pandas std()被定义为用于计算给定数字集,DataFrame,列(column)和行(rows)的标准偏差的函数。关于计算标准偏差,无涯教程需要导入名为" 统计"的数据包以计算中位数。
默认情况下,标准偏差由N-1归一化,可以使用 ddof 参数进行更改。
Series.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only=None, **kwargs)
如果指定级别,则返回Series或DataFrame。
import pandas as pd # 计算标准差 import numpy as np print(np.std([4,7,2,1,6,3])) print(np.std([6,9,15,2,-17,15,4]))
输出
2.1147629234082532 10.077252622027656
import pandas as pd import numpy as np #创建一个数据框 info = { 'Name':['Parker','Learnfk','John','William'], 'sub1_Marks':[52,38,42,37], 'sub2_Marks':[41,35,29,36]} data = pd.DataFrame(info) data # 数据框的标准差 data.std()
输出
sub1_Marks 6.849574 sub2_Marks 4.924429 dtype: float64
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