Python | 熊猫 DataFrame.std()

介绍

在 Python 的熊猫（Pandas）库中，DataFrame.std() 是一个计算熊猫数据帧（DataFrame）的标准差的函数。标准差是一种测量数据分散程度的统计指标，用于描述数据的离散程度和波动情况。

语法

DataFrame.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof: Union[int, NoneType] = 1, numeric_only=None, **kwargs)

参数说明：

• axis：指定计算的轴向，默认为 None，表示所有轴向都计算标准差。
• skipna：是否跳过不可用（NaN）值，默认为 None，表示不跳过。
• level：在多级索引的情况下，可以指定某一级别计算标准差。
• ddof：用于计算标准差的自由度修正值，默认为 1，表示除以 n-1 进行计算。
• numeric_only：是否只计算数字类型的列，默认为 None，表示计算所有列。

返回值

返回一个包含计算结果的熊猫数据帧（DataFrame），其中包含每一列的标准差。

示例

下面是一个使用 DataFrame.std() 函数的示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [5, 4, 3, 2, 1],
        'C': [2, 3, 2, 3, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

std = df.std()
print(std)

输出结果为：

A    1.581139
B    1.581139
C    0.447214
dtype: float64

以上示例代码创建了一个简单的数据帧，并使用 DataFrame.std() 计算了每一列的标准差。最后，打印出了计算结果。

注意事项

• 如果数据帧中有不可用的值（NaN），默认情况下会将其包含在计算中。
• 可以设置 skipna 参数为 True 来跳过不可用值。
• 可以通过设置 axis 参数来计算指定轴向的标准差。
• 可以通过设置 level 参数在多级索引的情况下计算指定级别的标准差。
• 可以通过设置 ddof 参数来进行自由度的修正计算。
• numeric_only 参数可以用于只计算数字列的标准差。
• 标准差的计算公式为 sqrt(sum((x-mean)^2)/n)，其中 n 为样本数量。默认情况下，计算的是样本标准差而不是总体标准差。

更多关于熊猫库的信息可以参考官方文档：pandas.pydata.org