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📜  Pandas Series.std()

📅  最后修改于: 2020-10-29 01:38:28             🧑  作者: Mango

Pandas Series.std()

Pandas std()被定义为用于计算给定数字集，DataFrame，列和行的标准偏差的函数。关于计算标准偏差，我们需要导入名为“ statistics”的数据包以计算中位数。

默认情况下，标准偏差由N-1归一化，可以使用ddof参数进行更改。

句法：

Series.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only=None, **kwargs)

参数：

  • axis： {索引(0)，列(1)}
  • skipna：不包括所有NA / null值。如果整个行/列中都存在NA，则结果将为NA。
  • level：它与特定级别一起计数，如果轴是MultiIndex(分层)，则崩溃为标量。
  • ddof： Delta自由度。计算中使用的除数为N-ddof，其中N表示元素数。
  • numeric_only：布尔值，默认值无仅包括float，int，boolean列。如果为None，它将尝试使用所有内容，因此仅使用数字数据。未针对系列实施。

返回值：

如果指定级别，则返回Series或DataFrame。

范例1：

import pandas as pd
# calculate standard deviation
import numpy as np 
print(np.std([4,7,2,1,6,3]))
print(np.std([6,9,15,2,-17,15,4]))

输出量

2.1147629234082532
10.077252622027656

范例2：

import pandas as pd
import numpy as np
 
#Create a DataFrame
info = {
    'Name':['Parker','Smith','John','William'],
   'sub1_Marks':[52,38,42,37],
   'sub2_Marks':[41,35,29,36]} 
data = pd.DataFrame(info)
data
# standard deviation of the dataframe
data.std()

输出量

sub1_Marks    6.849574
sub2_Marks    4.924429
dtype: float64