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

准备
1.求方差

1.1对全表进行操作

1.1.1求取每列的方差
1.1.2 求取每行的方差

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
1.2.2 求取单独某一行的方差

1.3 对多行或者多列进行操作

1.3.1 求取多列的方差
1.3.2 求取多行的方差

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
2.1.2 对每一行求标准差

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
2.2.2 对某一行求标准差

2.3 对多行或者多列进行操作

2.3.1 对多列求标准差
2.3.2 对多行求标准差

总结

准备本文用到的表格内容如下:

文章图片

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342341245
1家电电视机5678434156
2家电冰箱7834524785
3书籍python从入门到放弃25341389
4水果葡萄789567398

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:

010558.250000
1126019.666667
2120818.000000
31130.250000
4131161.666667
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:

【Python|Python pandas求方差和标准差的方法实例】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:

0102.753345
1354.992488
2347.588838
333.619191
4362.162487
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

总结到此这篇关于Python pandas求方差和标准差的文章就介绍到这了,更多相关pandas求方差和标准差内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

Python|Python pandas求方差和标准差的方法实例

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