TechCodeview

Els Pandes std() es defineix com una funció per calcular la desviació estàndard del conjunt de nombres, DataFrame, columnes i files donat. Pel que fa a calcular la desviació estàndard, hem d'importar el paquet anomenat ' estadístiques ' per al càlcul de la mediana.

La desviació estàndard es normalitza per N-1 de manera predeterminada i es pot canviar amb el botó vindré argument.

mides de lletra en làtex

Sintaxi:

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

Paràmetres:

eix:{índex (0), columnes (1)}ordre:Exclou tots els valors NA/nul. Si NA està present en una fila/columna sencera, el resultat serà NA.nivell:Compta juntament amb un nivell particular i es col·lapsa en un escalar si l'eix és un MultiIndex (jeràrquic).Ho faré:Delta Graus de Llibertat. El divisor utilitzat en els càlculs és N - ddof, on N representa el nombre d'elements.només_numèric:booleà, valor per defecte Cap
Només inclou columnes float, int i booleanes. Si és Cap, intentarà utilitzar-ho tot, de manera que utilitzeu només dades numèriques.
No està implementat per a una sèrie.

Devolucions:

Retorna Series o DataFrame si s'especifica el nivell.

Exemple 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])) 

Sortida

alfabet per nombre

 2.1147629234082532 10.077252622027656 

Exemple 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() 

Sortida

 sub1_Marks 6.849574 sub2_Marks 4.924429 dtype: float64