Pandas DataFrame.std()函式

Minahil Noor 2023年1月30日
  1. pandas.DataFrame.std() 的語法
  2. 示例程式碼:DataFrame.std() 沿行軸計算標準偏差的方法
  3. 示例程式碼:DataFrame.std() 沿列軸計算標準差的方法
Pandas DataFrame.std()函式

Python Pandas DataFrame.std() 函式計算 DataFrame 的數值列或行的標準差。

pandas.DataFrame.std() 的語法

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

引數

axis 它是一個整數或字串型別的引數。它指定計算標準差的軸。
skipna 它是一個布林引數。這個引數告訴我們如何排除空值。如果整行或整列都是空值,結果將是 NA。
level 它是一個整數或字串型別的引數。如果軸是 MultiIndex,它沿著特定的級別計數。
ddof 它是一個整數引數。它代表 Delta 自由度。計算中使用的除數是 N-ddof,其中 N 代表元素的數量。
numeric_only 它是一個布林引數,如果設定為 True,那麼函式只包括浮點數、int、布林值的列或行。
**kwargs 這些是附加的關鍵字引數。

返回

它返回 Series 或 Dataframe。

示例程式碼:DataFrame.std() 沿行軸計算標準偏差的方法

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.std(axis= 0)
print("The Standard Deviation is: \n")
print(dataframe1)

輸出:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Standard Deviation is: 

Attendance        15.773395
Obtained Marks    17.484279
dtype: float64

函式返回標準差的計算值。

示例程式碼:DataFrame.std() 沿列軸計算標準差的方法

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.std(axis= 1)
print("The Standard Deviation is: \n")
print(dataframe1)

輸出:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Standard Deviation is: 

0    21.213203
1    17.677670
2     1.414214
3     9.899495
4    35.355339
dtype: float64

該函式返回了列軸上標準偏差的計算值。

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