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。

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。