使用python计算方差方式——pandas.series.std()_python_

如何计算方差

简单展示一下pandas里怎么计算方差：

官方文档：

def def_std(df):   for ix,row in df.iterrows():     std = row.std()     df.loc[ix,"std"] = std   return df

Python计算方差、标准差

方差、标准差

1.离散程度的测度值之一

2.最常用的测度值

3.反应了数据的分布

4.反应了各变量值与均值的平均差异

5.根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的称为样本方差或标准差。

（标准差、方差越大，离散程度越大）

1、方差

方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。

2、标准差

方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。标准差拥有良好的数学性质，相比较而言，应用最为广泛

Python中的标准差，方差实现

import numpy as np  arr = [1,2,3,4,5,6] #求方差 arr_var = np.var(arr) #求标准差 arr_std = np.std(arr,ddof=1) print("方差为：%f" % arr_var) print("标准差为:%f" % arr_std)

• numpy：计算的是总体(母体)标准差，参数ddof = 0。
• pandas：计算的是样本标准差，参数ddof = 1。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

提示： 本文由神整理自网络，如有侵权请联系本站删除！
本站声明：
1、本站所有资源均来源于互联网，不保证100%完整、不提供任何技术支持；
2、本站所发布的文章以及附件仅限用于学习和研究目的;不得将用于商业或者非法用途；否则由此产生的法律后果，本站概不负责！