Pandas 列标准差 - Python

简介

Pandas是基于NumPy的一种开源数据分析工具，它非常适合对于数据的清洗、整理、分析，而标准差（Standard Deviation）则是衡量数据变化程度的常用指标，是方差的算术平方根。

本篇文章将会介绍如何使用Pandas中的std()方法计算数据表中每个列的标准差。

代码示例

导入Pandas库

首先，需要导入Pandas库，使用以下代码：

import pandas as pd

读取数据表

下一步，我们需要读取数据表，使用以下代码：

data = pd.read_csv('data.csv')

计算列的标准差

接下来，我们可以使用Pandas中的std()方法计算每个列的标准差，使用以下代码：

data.std()

该代码会返回一个包含每个列的标准差的序列。

指定轴方向

如果想要设定计算标准差的轴方向，请使用以下代码：

# 按列计算标准差
data.std(axis=0)

# 按行计算标准差
data.std(axis=1)

样例代码

# 导入Pandas库
import pandas as pd

# 读取数据表
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算列的标准差
data.std()

# 按列计算标准差
data.std(axis=0)

# 按行计算标准差
data.std(axis=1)

结论

在本篇文章中，我们已经介绍了如何使用Pandas中的std()方法计算数据表中每个列的标准差，并且也指导了如何指定轴方向。std()方法使得计算标准差变得更加容易。