Python pandas求方差和標準差的方法實例
準備
本文用到的表格內容如下:
先來看一下原始情形:
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df)
result:
分類貨品 實體店銷售量 線上銷售量 成本 售價
0 水果蘋果34 234 12 45
1 家電電視機56 784 34 156
2 家電 冰箱78 345 24 785
3 書籍 python從入門到放棄2534 13 89
4 水果葡萄78956 7 398
1.求方差
1.1對全表進行操作
1.1.1求取每列的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.var())
result:
實體店銷售量 110164.3
線上銷售量92621.8
成本118.5
售價 93741.3
dtype: float64
1.1.2 求取每行的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.var(axis=1))
result:
010558.250000
1 126019.666667
2 120818.000000
31130.250000
4 131161.666667
dtype: float64
1.2 對單獨的一行或者一列進行操作
1.2.1 求取單獨某一列的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df['實體店銷售量'].var())
result:
110164.3
1.2.2 求取單獨某一行的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0]].var())
result:
實體店銷售量 NaN
線上銷售量 NaN
成本 NaN
售價 NaN
dtype: float64
1.3 對多行或者多列進行操作
1.3.1 求取多列的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df[['實體店銷售量', "線上銷售量"]].var())
result:
實體店銷售量 110164.3
線上銷售量92621.8
dtype: float64
1.3.2 求取多行的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0, 1]].var())
result:
實體店銷售量 242.0
線上銷售量151250.0
成本242.0
售價 6160.5
dtype: float64
2 求標準差
2.1對全表進行操作
2.1.1對每一列求標準差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.std())
result:
實體店銷售量 331.910078
線上銷售量304.338299
成本 10.885771
售價 306.172010
dtype: float64
2.1.2 對每一行求標準差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.std(axis=1))
result:
0 102.753345
1 354.992488
2 347.588838
333.619191
4 362.162487
dtype: float64
2.2 對單獨的一行或者一列進行操作
2.2.1 對某一列求標準差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df['實體店銷售量'].std())
result:
331.910078183835825
2.2.2 對某一行求標準差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0]].std())
result:
實體店銷售量 NaN
線上銷售量 NaN
成本 NaN
售價 NaN
dtype: float64
2.3 對多行或者多列進行操作
2.3.1 對多列求標準差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df[['實體店銷售量', "線上銷售量"]].std())
result:
實體店銷售量 331.910078
線上銷售量304.338299
dtype: float64
2.3.2 對多行求標準差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx') print(df.iloc[[0, 1]].std())
result:
實體店銷售量15.556349
線上銷售量388.908730
成本 15.556349
售價 78.488853
dtype: float64
總結
到此這篇關于Python pandas求方差和標準差的文章就介紹到這了,更多相關pandas求方差和標準差內容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持本站!
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