创建熊猫系列数据的平均值和标准差
原文:https://www.geesforgeks.org/create-the-mean-and-standard-variance-of-the-data-of-pandas-series/
标准差是方差的平方根。由西格玛表示的标准差是数字分布的度量。在熊猫中， std() 函数用来求数列的标准差。
的意思是可以简单地定义为数字的平均值。在熊猫中， mean() 函数用来寻找级数的平均值。
例 1 : 求熊猫系列的均值和标准差。
# importing the module
import pandas as pd
# creating a series
s = pd.Series(data = [5, 9, 8, 5, 7, 8, 1, 2, 3,
4, 5, 6, 7, 8, 9, 5, 3])
# displaying the series
print(s)
输出:
使用mean()函数求数列的平均值。
# finding the mean
print(s.mean())
输出:
使用std()函数求数列的标准差。
# finding the Standard deviation
print(s.std())
输出:
例 2 : 求熊猫数据帧的均值和标准差。
# importing the module
import pandas as pd
# creating a dataframe
df = pd.DataFrame({'ID':[114, 345, 157788, 5626],
'Product':['shirt', 'trousers', 'tie', 'belt'],
'Color':['White', 'Black', 'Red', 'Brown'],
'Discount':[10, 10, 10, 10]})
# displaying the DataFrame
print(df)
输出:
使用mean()函数求数据帧的平均值。
# finding the mean
print(df.mean())
输出:
使用std()函数计算数据帧的标准偏差。
# finding the Standard deviation
print(df.std())
输出:
