人妖在线一区,国产日韩欧美一区二区综合在线,国产啪精品视频网站免费,欧美内射深插日本少妇

新聞動態(tài)

Python pandas求方差和標準差的方法實例

發(fā)布日期:2022-02-19 16:55 | 文章來源:CSDN

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!

香港服務器租用

版權聲明:本站文章來源標注為YINGSOO的內容版權均為本站所有,歡迎引用、轉載,請保持原文完整并注明來源及原文鏈接。禁止復制或仿造本網(wǎng)站,禁止在非www.sddonglingsh.com所屬的服務器上建立鏡像,否則將依法追究法律責任。本站部分內容來源于網(wǎng)友推薦、互聯(lián)網(wǎng)收集整理而來,僅供學習參考,不代表本站立場,如有內容涉嫌侵權,請聯(lián)系alex-e#qq.com處理。

相關文章

實時開通

自選配置、實時開通

免備案

全球線路精選!

全天候客戶服務

7x24全年不間斷在線

專屬顧問服務

1對1客戶咨詢顧問

在線
客服

在線客服:7*24小時在線

客服
熱線

400-630-3752
7*24小時客服服務熱線

關注
微信

關注官方微信
頂部