TechCodeview

Pandasii std() este definită ca o funcție pentru calcularea abaterii standard a setului dat de numere, DataFrame, coloană și rânduri. În ceea ce privește calcularea abaterii standard, trebuie să importam pachetul numit „ statistici ' pentru calculul medianei.

Abaterea standard este normalizată de N-1 în mod implicit și poate fi modificată folosind Eu voi veni argument.

flux de filtru java

Sintaxă:

 Series.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only=None, **kwargs) 

Parametri:

axă:{index (0), coloane (1)}Ordin:Exclude toate valorile NA/nule. Dacă NA este prezent într-un întreg rând/coloană, rezultatul va fi NA.nivel:Contează împreună cu un anumit nivel și se prăbușește într-un scalar dacă axa este un MultiIndex (ierarhic).Eu voi:Delta Grade de Libertate. Divizorul utilizat în calcule este N - ddof, unde N reprezintă numărul de elemente.numeric_only:boolean, valoare implicită Nici unul
Include numai coloane float, int, boolean. Dacă este Niciunul, va încerca să folosească totul, așa că utilizați numai date numerice.
Nu este implementat pentru o serie.

Se intoarce:

Returnează Series sau DataFrame dacă este specificat nivelul.

index de șir de caractere java

Exemplul 1:

 import pandas as pd # calculate standard deviation import numpy as np print(np.std([4,7,2,1,6,3])) print(np.std([6,9,15,2,-17,15,4])) 

Ieșire

 2.1147629234082532 10.077252622027656 

Exemplul 2:

 import pandas as pd import numpy as np #Create a DataFrame info = { 'Name':['Parker','Smith','John','William'], 'sub1_Marks':[52,38,42,37], 'sub2_Marks':[41,35,29,36]} data = pd.DataFrame(info) data # standard deviation of the dataframe data.std() 

Ieșire

 sub1_Marks 6.849574 sub2_Marks 4.924429 dtype: float64