Pandas std() ir definēta kā funkcija noteiktās skaitļu kopas, DataFrame, kolonnas un rindu standarta novirzes aprēķināšanai. Lai aprēķinātu standarta novirzi, mums ir jāimportē pakotne ar nosaukumu ' statistika ' mediānas aprēķināšanai.

Standarta novirze pēc noklusējuma tiek normalizēta ar N-1, un to var mainīt, izmantojot ES nākšu arguments.

selēna pamati

Sintakse:

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

Parametri:

ass:{indekss (0), kolonnas (1)}pasūtīt:Tas izslēdz visas NA/null vērtības. Ja NA ir visā rindā/kolonnā, rezultāts būs NA.līmenis:Tas tiek skaitīts kopā ar noteiktu līmeni un tiek sabrukts skalārā, ja ass ir MultiIndex (hierarhiska).ES būšu:Delta brīvības pakāpes. Aprēķinos izmantotais dalītājs ir N - ddof, kur N apzīmē elementu skaitu.numeric_only:Būla vērtība, noklusējuma vērtība Nav
Tas ietver tikai float, int un Būla kolonnas. Ja tas ir Nav, tas mēģinās izmantot visu, tāpēc izmantojiet tikai skaitliskos datus.
Tā nav ieviesta sērijai.

Atgriež:

Tas atgriež Series vai DataFrame, ja līmenis ir norādīts.

css teksta līdzināšana

1. piemērs:

 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])) 

Izvade

 2.1147629234082532 10.077252622027656 

2. piemērs:

 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() 

Izvade

 sub1_Marks 6.849574 sub2_Marks 4.924429 dtype: float64