目錄
- 準(zhǔn)備
- 1.求方差
- 1.1對(duì)全表進(jìn)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 對(duì)單獨(dú)的一行或者一列進(jìn)行操作
- 1.2.1 求取單獨(dú)某一列的方差
- 1.2.2 求取單獨(dú)某一行的方差
- 1.3 對(duì)多行或者多列進(jìn)行操作
- 1.3.1 求取多列的方差
- 1.3.2 求取多行的方差
- 2 求標(biāo)準(zhǔn)差
- 2.1對(duì)全表進(jìn)行操作
- 2.1.1對(duì)每一列求標(biāo)準(zhǔn)差
- 2.1.2 對(duì)每一行求標(biāo)準(zhǔn)差
- 2.2 對(duì)單獨(dú)的一行或者一列進(jìn)行操作
- 2.2.1 對(duì)某一列求標(biāo)準(zhǔn)差
- 2.2.2 對(duì)某一行求標(biāo)準(zhǔn)差
- 2.3 對(duì)多行或者多列進(jìn)行操作
- 2.3.1 對(duì)多列求標(biāo)準(zhǔn)差
- 2.3.2 對(duì)多行求標(biāo)準(zhǔn)差
- 總結(jié)
準(zhǔn)備
本文用到的表格內(nèi)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(cè)試.xlsx')
print(df)
result:
分類 貨品 實(shí)體店銷售量 線上銷售量 成本 售價(jià)
0 水果 蘋果 34 234 12 45
1 家電 電視機(jī) 56 784 34 156
2 家電 冰箱 78 345 24 785
3 書籍 python從入門到放棄 25 34 13 89
4 水果 葡萄 789 56 7 398
1.求方差
1.1對(duì)全表進(jìn)行操作
1.1.1求取每列的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df.var())
result:
實(shí)體店銷售量 110164.3
線上銷售量 92621.8
成本 118.5
售價(jià) 93741.3
dtype: float64
1.1.2 求取每行的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.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 對(duì)單獨(dú)的一行或者一列進(jìn)行操作
1.2.1 求取單獨(dú)某一列的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df['實(shí)體店銷售量'].var())
result:
110164.3
1.2.2 求取單獨(dú)某一行的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df.iloc[[0]].var())
result:
實(shí)體店銷售量 NaN
線上銷售量 NaN
成本 NaN
售價(jià) NaN
dtype: float64
1.3 對(duì)多行或者多列進(jìn)行操作
1.3.1 求取多列的方差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df[['實(shí)體店銷售量', "線上銷售量"]].var())
result:
實(shí)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(cè)試.xlsx')
print(df.iloc[[0, 1]].var())
result:
實(shí)體店銷售量 242.0
線上銷售量 151250.0
成本 242.0
售價(jià) 6160.5
dtype: float64
2 求標(biāo)準(zhǔn)差
2.1對(duì)全表進(jìn)行操作
2.1.1對(duì)每一列求標(biāo)準(zhǔn)差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df.std())
result:
實(shí)體店銷售量 331.910078
線上銷售量 304.338299
成本 10.885771
售價(jià) 306.172010
dtype: float64
2.1.2 對(duì)每一行求標(biāo)準(zhǔn)差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.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 對(duì)單獨(dú)的一行或者一列進(jìn)行操作
2.2.1 對(duì)某一列求標(biāo)準(zhǔn)差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df['實(shí)體店銷售量'].std())
result:
331.910078183835825
2.2.2 對(duì)某一行求標(biāo)準(zhǔn)差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df.iloc[[0]].std())
result:
實(shí)體店銷售量 NaN
線上銷售量 NaN
成本 NaN
售價(jià) NaN
dtype: float64
2.3 對(duì)多行或者多列進(jìn)行操作
2.3.1 對(duì)多列求標(biāo)準(zhǔn)差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df[['實(shí)體店銷售量', "線上銷售量"]].std())
result:
實(shí)體店銷售量 331.910078
線上銷售量 304.338299
dtype: float64
2.3.2 對(duì)多行求標(biāo)準(zhǔn)差
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測(cè)試.xlsx')
print(df.iloc[[0, 1]].std())
result:
實(shí)體店銷售量 15.556349
線上銷售量 388.908730
成本 15.556349
售價(jià) 78.488853
dtype: float64
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python pandas求方差和標(biāo)準(zhǔn)差的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas求方差和標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
您可能感興趣的文章:- 利用python繪制數(shù)據(jù)曲線圖的實(shí)現(xiàn)
- 利用python畫出AUC曲線的實(shí)例
- python繪制動(dòng)態(tài)曲線教程
- python方差檢驗(yàn)的含義及用法
- python求平均數(shù)、方差、中位數(shù)的例子
- python繪制lost損失曲線加方差范圍的操作方法