pandas求方差和标准差 Python pandas求方差和标准差的方法实例

时间:2021-08-03 不思量自难忘人气:0

想了解Python pandas求方差和标准差的方法实例的相关内容吗，不思量自难忘在本文为您仔细讲解pandas求方差和标准差的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：python求方差和标准差,pandas求方差,pandas求标准差，下面大家一起来学习吧。

准备

本文用到的表格内容如下:

先来看一下原始情形:

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df)

result:

   分类    货品实体店销售量线上销售量成本售价
0 水果    苹果    34    234 12 45
1 家电电视机    56    784 34 156
2 家电            冰箱    78    345 24 785
3 书籍 python从入门到放弃    25 34 13 89
4 水果    葡萄 789 56 7 398

1.求方差

1.1对全表进行操作

1.1.1求取每列的方差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.var())

result:

实体店销售量 110164.3
线上销售量 92621.8
成本 118.5
售价 93741.3
dtype: float64

1.1.2 求取每行的方差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.var(axis=1))

result:

0 10558.250000
1    126019.666667
2    120818.000000
3    1130.250000
4    131161.666667
dtype: float64

1.2 对单独的一行或者一列进行操作

1.2.1 求取单独某一列的方差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df['实体店销售量'].var())

result:

110164.3

1.2.2 求取单独某一行的方差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.iloc[[0]].var())

result:

实体店销售量 NaN
线上销售量 NaN
成本 NaN
售价 NaN
dtype: float64

1.3 对多行或者多列进行操作

1.3.1 求取多列的方差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df[['实体店销售量', "线上销售量"]].var())

result:

实体店销售量 110164.3
线上销售量 92621.8
dtype: float64

1.3.2 求取多行的方差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.iloc[[0, 1]].var())

result:

实体店销售量 242.0
线上销售量 151250.0
成本 242.0
售价 6160.5
dtype: float64

2 求标准差

2.1对全表进行操作

2.1.1对每一列求标准差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.std())

result:

实体店销售量 331.910078
线上销售量 304.338299
成本 10.885771
售价 306.172010
dtype: float64

2.1.2 对每一行求标准差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.std(axis=1))

result:

0    102.753345
1    354.992488
2    347.588838
3 33.619191
4    362.162487
dtype: float64

2.2 对单独的一行或者一列进行操作

2.2.1 对某一列求标准差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df['实体店销售量'].std())

result:

331.910078183835825

2.2.2 对某一行求标准差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.iloc[[0]].std())

result:

实体店销售量 NaN
线上销售量 NaN
成本 NaN
售价 NaN
dtype: float64

2.3 对多行或者多列进行操作

2.3.1 对多列求标准差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df[['实体店销售量', "线上销售量"]].std())

result:

实体店销售量 331.910078
线上销售量 304.338299
dtype: float64

2.3.2 对多行求标准差

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
print(df.iloc[[0, 1]].std())

result:

实体店销售量 15.556349
线上销售量 388.908730
成本 15.556349
售价 78.488853
dtype: float64

总结

加载全部内容