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📜  Python测量方差

📅  最后修改于: 2020-12-13 14:20:10             🧑  作者: Mango

在统计数据中，方差是数据集中某个值与平均值之间的距离的量度。换句话说，它指示值的分散程度。通过使用标准偏差进行测量。常用的另一种方法是偏度。

这两个都是通过使用pandas库中可用的函数来计算的。

测量标准偏差

标准偏差是方差的平方根。方差是数据集中值与平均值的平方差的平均值。在Python，我们通过使用pandas库中的函数std()计算此值。

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)

# Calculate the standard deviation
print df.std()

其输出如下-

Age       7.265527
Rating    0.661628
dtype: float64

测量偏度

它用于确定数据是对称的还是偏斜的。如果索引在-1和1之间，则分布是对称的。如果索引不大于-1，则向左倾斜，如果索引至少为1，则向右倾斜

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.skew()

其输出如下-

Age       1.443490
Rating   -0.153629
dtype: float64

因此，年龄等级的分布是对称的，而年龄分布则偏向右侧。