使用python计算方差方式——pandas.series.std()
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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软件开发网。
