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使用python计算方差方式——pandas.series.std()

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。
目录如何计算方差Python计算方差、标准差方差、标准差1、方差2、标准差如何计算方差简单展示一下pandas里怎么计算方差:官方文档:defdef_std(df):forix,rowindfiter
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