使用python計(jì)算方差方式——pandas.series.std()
更新時(shí)間：2022年05月12日 11:02:41 作者：邵露露
這篇文章主要介紹了使用python計(jì)算方差方式——pandas.series.std()，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
如何計(jì)算方差
簡(jiǎn)單展示一下pandas里怎么計(jì)算方差：
def def_std(df): ? for ix,row in df.iterrows(): ? ? std = row.std() ? ? df.loc[ix,"std"] = std ? return df
Python計(jì)算方差、標(biāo)準(zhǔn)差
方差、標(biāo)準(zhǔn)差
1.離散程度的測(cè)度值之一
2.最常用的測(cè)度值
3.反應(yīng)了數(shù)據(jù)的分布
4.反應(yīng)了各變量值與均值的平均差異
5.根據(jù)總體數(shù)據(jù)計(jì)算的，稱為總體方差或標(biāo)準(zhǔn)差；根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算的稱為樣本方差或標(biāo)準(zhǔn)差。
（標(biāo)準(zhǔn)差、方差越大，離散程度越大）
1、方差
方差刻畫了隨機(jī)變量的取值對(duì)于其數(shù)學(xué)期望的離散程度。
2、標(biāo)準(zhǔn)差
方差是數(shù)據(jù)的平方，與檢測(cè)值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號(hào)換算回來這就是我們要說的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差擁有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，相比較而言，應(yīng)用最為廣泛
Python中的標(biāo)準(zhǔn)差，方差實(shí)現(xiàn)
import numpy as np?
arr = [1,2,3,4,5,6]
#求方差
arr_var = np.var(arr)
#求標(biāo)準(zhǔn)差
arr_std = np.std(arr,ddof=1)
print("方差為：%f" % arr_var)
print("標(biāo)準(zhǔn)差為:%f" % arr_std)numpy：計(jì)算的是總體(母體)標(biāo)準(zhǔn)差，參數(shù)ddof = 0。pandas：計(jì)算的是樣本標(biāo)準(zhǔn)差，參數(shù)ddof = 1。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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