TechCodeview

Панди std() визначається як функція для обчислення стандартного відхилення заданого набору чисел, DataFrame, стовпця та рядків. Щоб обчислити стандартне відхилення, нам потрібно імпортувати пакет під назвою ' статистика ' для обчислення медіани.

Стандартне відхилення нормалізується на N-1 за замовчуванням і може бути змінено за допомогою я прийду аргумент.

рядок у char java

Синтаксис:

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

Параметри:

вісь:{індекс (0), стовпці (1)}порядок:Він виключає всі значення NA/null. Якщо NA присутній у всьому рядку/стовпці, результатом буде NA.рівень:Він враховується разом із певним рівнем і згортається в скаляр, якщо вісь є MultiIndex (ієрархічна).Я буду:Дельта ступенів свободи. Дільник, який використовується в обчисленнях: N - ddof, де N означає кількість елементів.тільки числові:логічне значення, значення за замовчуванням Немає
Він включає лише стовпці float, int, boolean. Якщо значення None, він намагатиметься використати все, тому використовуйте лише числові дані.
Це не реалізовано для серії.

Повернення:

Він повертає Series або DataFrame, якщо вказано рівень.

Приклад 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])) 

Вихід

рядок додати

 2.1147629234082532 10.077252622027656 

Приклад 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() 

Вихід

 sub1_Marks 6.849574 sub2_Marks 4.924429 dtype: float64