在统计数据中,方差是数据集中某个值与平均值之间的距离的量度,换句话说,它指示值的分散程度,通过使用标准偏差进行测量,常用的另一种方法是偏度,这两个都是通过使用pandas库中可用的函数来计算的。
标准偏差是方差的平方根。方差是数据集中值与平均值的平方差的平均值。在python中,无涯教程通过使用pandas库中的函数std()计算此值。
import pandas as pd #创建系列词典 d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','Chanchal','Learnfk','Naviya','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])} #创建一个数据框 df = pd.DataFrame(d) # 计算标准差 print df.std()
其输出如下-
Age 7.265527 Rating 0.661628 dtype: float64
它用于确定数据是对称的还是偏斜的。如果索引在-1和1之间,则分布是对称的。如果索引不大于-1,则向左倾斜,如果索引至少为1,则向右倾斜
import pandas as pd #创建系列词典 d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack', 'Lee','Chanchal','Learnfk','Naviya','Andres']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])} #创建一个数据框 df = pd.DataFrame(d) print df.skew()
其输出如下-
Age 1.443490 Rating -0.153629 dtype: float64
因此,年龄等级的分布是对称的,而年龄分布则偏向右侧。
链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/python-data-science/python-measuring-variance.html
来源:LearnFk无涯教程网
祝学习愉快!(内容编辑有误?请选中要编辑内容 -> 右键 -> 修改 -> 提交!)