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:
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脚本之家。
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