Python – 计算Pandas数据帧的一列的方差

要计算列值的方差，请使用var()方法。首先导入所需的Pandas库−

import pandas as pd

创建具有两列的数据帧−

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

使用var()函数查找“Units”列值的方差−

print"DataFrame1中Units列的方差= ",dataFrame1['Units'].var()

同样地，我们也从第二个数据帧中计算了方差。

示例

以下是完整的代码−

import pandas as pd

# 创建数据帧1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print"数据帧1 ...\n",dataFrame1

# 查找Units列值的方差
print"DataFrame1中Units列的方差= ",dataFrame1['Units'].var()

# 创建数据帧2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
      "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
   }
)

print"\n数据帧2 ...\n",dataFrame2

# 查找Price列值的方差
print"DataFrame2中Price列的方差= ",dataFrame2['Price'].var()

输出

这将产生以下输出 −

数据帧1 ...
       Car   Units
0      BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3    Tesla     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90
DataFrame1中Units列的方差= 586.666666667

数据帧2 ...
    Price   Product
0   8000    TV
1   500     PenDrive
2   3000    HeadPhone
3   1500    EarPhone
4   3000    HDD
5   4000    SSD
DataFrame2中Price列的方差= 6766666.66667