Вы можете использовать функцию DataFrame.std() для вычисления стандартного отклонения значений в кадре данных pandas.
На практике можно использовать следующие методы для расчета стандартного отклонения:
Метод 1: рассчитать стандартное отклонение одного столбца
df['column_name'].std( )
Метод 2: вычислить стандартное отклонение нескольких столбцов
df[[ ' column_name1', 'column_name2']].std( )
Метод 3: вычислить стандартное отклонение всех числовых столбцов
df.std( )
Обратите внимание, что функция std() автоматически игнорирует любые значения NaN в DataFrame при вычислении стандартного отклонения.
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
#view DataFrame
print(df)
team points assists rebounds
0 A 25 5 11
1 A 12 7 8
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
4 B 19 12 6
5 B 23 9 5
6 C 25 9 9
7 C 29 4 12
Метод 1: рассчитать стандартное отклонение одного столбца
В следующем коде показано, как рассчитать стандартное отклонение одного столбца в DataFrame:
#calculate standard deviation of 'points' column
df['points'].std( )
6.158617655657106
Стандартное отклонение оказывается равным 6,1586 .
Метод 2: вычислить стандартное отклонение нескольких столбцов
В следующем коде показано, как рассчитать стандартное отклонение нескольких столбцов в DataFrame:
#calculate standard deviation of 'points' and 'rebounds' columns
df[['points', 'rebounds']]. std()
points 6.158618
rebounds 2.559994
dtype: float64
Стандартное отклонение столбца «Очки» составляет 6,1586 , а стандартное отклонение столбца «Подборы» — 2,5599 .
Метод 3: вычислить стандартное отклонение всех числовых столбцов
В следующем коде показано, как рассчитать стандартное отклонение каждого числового столбца в DataFrame:
#calculate standard deviation of all numeric columns
df.std()
points 6.158618
assists 2.549510
rebounds 2.559994
dtype: float64
Обратите внимание, что Pandas не рассчитывали стандартное отклонение столбца «команда», поскольку это не числовой столбец.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Как рассчитать среднее значение столбцов в Pandas
Как рассчитать медиану столбцов в Pandas
Как рассчитать максимальное значение столбцов в Pandas