如何在Pandas Python中找到数据框中特定列的标准偏差?

如何在Pandas Python中找到数据框中特定列的标准偏差?

标准偏差表示数据集中的值如何分散。它们还表示数据集中的值与数据集中列的算术平均值之间有多远。

有时需要获取特定列的标准偏差,该列的数字属性明显。这就是可以使用std()函数的地方。要计算平均值的列可索引到数据帧,并可以使用点运算符调用该平均函数。

也可以传递列的索引以查找标准偏差。

让我们来看看相同的演示-

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示例

import pandas as pd 
my_data= {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']),'Age':pd.Series([45,67,89,12,23]),'value':pd.Series([8.79,23.24,31.98,78.56,90.20])}
print("数据帧为:")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("列'Age'的标准偏差是:")
print(my_df['Age'].std())
print("列'value'的标准偏差是:")
print(my_df['value'].std())
Python

输出

数据帧为:
   Name  Age   value
0  Tom   45   8.79
1  Jane  67   23.24
2  Vin   89   31.98
3  Eve   12   78.56
4  Will  23   90.20
'Age'的标准偏差是:
31.499206339207976
'value'的标准偏差是:
35.747101700697364
Python

解释

  • 导入所需的库,以方便使用。

  • 创建由键和值组成的系列字典,其中值实际上是系列数据结构。

  • 稍后将此字典作为参数传递给“ pandas”库中的“ Dataframe”函数。

  • 将数据帧打印到控制台。

  • 我们正在查看如何计算包含数字值的特定列的标准偏差。

  • 通过指定列的名称使用点运算符在数据帧上调用“ std”函数。

  • 将数字列的标准偏差打印到控制台。

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