使用python计算方差方式——pandas.series.std()

目录
  • 如何计算方差
  • Python计算方差、标准差
    • 方差、标准差
    • 1、方差
    • 2、标准差

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我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python pandas求方差和标准差的方法实例

    Python pandas求方差和标准差的方法实例

    目录 准备 1.求方差 1.1对全表进行操作 1.1.1求取每列的方差 1.1.2 求取每行的方差 1.2 对单独的一行或者一列进行操作 1.2.1 求取单独某一列的方差 1.2.2 求取单独某一行的方差 1.3 对多行或者多列进行操作 1.3.1 求取多列的方差 1.3.2 求取多行的方差 2 求标准差 2.1对全表进行操作 2.1.1对每一列求标准差 2.1.2 对每一行求标准差 2.2 对单独的一行或者一列进行操作 2.2.1 对某一列求标准差 2.2.2 对某一行求标准差 2.3 对多行

  • Python求均值,方差,标准差的实例

    如下所示: import numpy as np arr = [1,2,3,4,5,6] #求均值 arr_mean = np.mean(arr) #求方差 arr_var = np.var(arr) #求标准差 arr_std = np.std(arr,ddof=1) print("平均值为:%f" % arr_mean) print("方差为:%f" % arr_var) print("标准差为:%f" % arr_std) 以上这篇Pyth

  • Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算

    使用numpy可以做很多事情,在这篇文章中简单介绍一下如何使用numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算. variance: 方差 方差(Variance)是概率论中最基础的概念之一,它是由统计学天才罗纳德·费雪1918年最早所提出.用于衡量数据离散程度,因为它能体现变量与其数学期望(均值)之间的偏离程度.具有相同均值的数据,而标准差可能不同,而通过标准差的大小则能更好地反映出数据的偏离度. 计算:一组数据1,2,3,4,其方差应该是多少? 计算如下: 均值=(1+2+3+4)/

  • python 标准差计算的实现（std）

    numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1: pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数ddof=0 ,即pandas.std(ddof=0) :DataFrame的describe()中就包含有std(): demo: >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>>

  • 使用python计算方差方式——pandas.series.std()

    目录 如何计算方差 Python计算方差.标准差 方差.标准差 1.方差 2.标准差 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

  • 基于python计算滚动方差(标准差)talib和pd.rolling函数差异详解

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 12 11:23:46 2018 @author: henbile """ #计算滚动波动率可以使用专门做技术分析的talib包里面的函数,也可以使用pandas包里面的滚动函数. #但是两个函数对于分母的选择,就是使用N还是N-1作为分母这件事情上是有分歧的. #另一个差异在于:talib包计算基于numpy,

  • python计算Content-MD5并获取文件的Content-MD5值方式

    1.首先计算MD5加密的二进制数组(128位),然后再对这个二进制数组进行base64编码(而不是对32位字符串编码). 例如,用Python计算0123456789的Content-MD5,主要代码如下: import base64, hashlib hash = hashlib.md5() hash.update("0123456789") base64.b64encode(hash.digest()) 这样就生成了 'eB5eJF1ptWaXm4bijSPyxw==' 的Cont

  • Python计算图片数据集的均值方差示例详解

    Python计算图片数据集的均值方差示例详解

    目录 前言 Python批量reshape图片 参考 计算数据集均值和方差 前言 在做图像处理的时候,有时候需要得到整个数据集的均值方差数值,以下代码可以解决你的烦恼: (做这个之前一定保证所有的图片都是统一尺寸,不然算出来不对,我的代码里设计的是512*512,可以自己调整,同一尺寸的代码我也有: Python批量reshape图片 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 23 16:06:35 2018 @author

  • Python数据分析 Pandas Series对象操作

    Python数据分析 Pandas Series对象操作

    目录 一.Pandas Series对象 Series数据结构 创建Series对象 二.Series对象的基本操作 Series 常用属性 Series 常用方法 Series 运算 一.Pandas Series对象 Pandas 是基于 NumPy 设计实现的 Python 数据分析库,Pandas 提供了大量的能让我们高效处理数据的函数和方法,也纳入了很多数据处理的库以及一些数据模型,可以说非常强大. 可以使用以下命令进行安装: conda install pandas # 或 pip

  • Python计算标准差之numpy.std和torch.std的区别

    Python计算标准差之numpy.std和torch.std的区别

    目录 输入: 课本中的标准差计算公式: Numpy中的std计算: Torch中的std计算: 附:贝塞尔校正 总结: 输入: [1.0000, -1.0000, 3.0000] 课本中的标准差计算公式: 按照上述公式计算: Numpy中的std计算: import numpy as np tm = np.array([1.0000, -1.0000, 3.0000]) ddd = np.std(tm) print(ddd) 1.632993161855452 可以看出Numpy中的计算结果与课

  • python数据预处理方式 :数据降维

    python数据预处理方式 :数据降维

    数据为何要降维 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间.降低噪音变量信息对于模型结果的影响.便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间.因此,大多数情况下,当我们面临高维数据时,都需要对数据做降维处理. 数据降维有两种方式:特征选择,维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验,直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程,用选择的特征代替所有特征,不改变原有特征,也不产生新的特征值. 特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维,既能满足后续数据

  • Python必备技巧之Pandas数据合并函数

    目录 1. concat 2. append 3. merge 4. join 5. combine 总结 1. concat concat是pandas中专门用于数据连接合并的函数,功能非常强大,支持纵向合并和横向合并,默认情况下是纵向合并,具体可以通过参数进行设置. pd.concat( objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = Fa

  • python基础篇之pandas常用基本函数汇总

    目录 前言 1.汇总函数 2.特征统计函数 3.唯一值函数 4.替换函数 总结 前言 这篇主要整理pandas常用的基本函数,主要分为五部分: 汇总函数 特征统计函数 唯一值函数 替换函数 排序函数 1.汇总函数 常用的主要是4个: tail(): 返回表或序列的后n行 head(): 返回表或序列的前n行 info(): 返回表的信息概况 describe(): 返回表中数值列对应的主要统计量 n默认为5 df.describe() #运行截图 Height Weight count 183.

  • python安装numpy和pandas的方法步骤

    最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了.首要条件,python版本必须是2.7以上. linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng lib

随机推荐