创建Pandas系列数据的平均值和标准偏差

标准偏差是方差的平方根。用sigma表示的标准差是对数字分布的一种衡量。在pandas中，std()函数被用来寻找系列的标准偏差。
平均值可以简单地定义为数字的平均值。在pandas中，mean()函数被用来寻找序列的平均值。

例子1：寻找Pandas系列的平均值和标准差。

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating a series
s = pd.Series(data = [5, 9, 8, 5, 7, 8, 1, 2, 3,
                      4, 5, 6, 7, 8, 9, 5, 3])
  
# displaying the series
print(s)

输出 :

使用mean()函数找到系列的平均值。

# finding the mean
print(s.mean())

输出 :

使用std()函数找到系列的标准偏差。

# finding the Standard deviation
print(s.std())

输出 :

例子2：寻找Pandas数据框架的平均值和标准差。

# importing the module
import pandas as pd
  
# creating a dataframe 
df = pd.DataFrame({'ID':[114, 345, 157788, 5626],
                   'Product':['shirt', 'trousers', 'tie', 'belt'],
                   'Color':['White', 'Black', 'Red', 'Brown'],
                   'Discount':[10, 10, 10, 10]})
  
# displaying the DataFrame
print(df)

输出 :

使用mean()函数找到DataFrame的平均值。

# finding the mean
print(df.mean())

输出 :

使用std()函数查找DataFrame的标准偏差。

# finding the Standard deviation
print(df.std())

输出 :