首先,普及一下pandas与numpy的区别:
pandas操作的数据集是Series,本质上是列表与字典的混合,常用的数据形式为DataFrame;
numpy操作的数据集是数组或矩阵。
1、对数组求均值、方差、标准差
![](https://img.haomeiwen.com/i17887806/0f67ac814c5bad95.png)
2、对矩阵求标准差
![](https://img.haomeiwen.com/i17887806/55c3eab153f8a4c1.png)
注意:在求标准差时需要注意几个问题:
1、在统计学中,标准差分为两种:
(1)总体标准差:标准差公式根号内除以n,是有偏的。
(2)样本标准差:标准差公式根号内除以n-1,是无偏的。
2、pandas与numpy在计算标准差时的区别
(1)numpy
在numpy中计算标准差时,括号内要指定ddof的值,ddof表示自由度,当ddof=0时计算的是总体标准差;当ddof=1时计算的是样本标准差,当不为ddof设置值时,其默认为总体标准差。
(2)pandas
在使用pandas计算标准差时,其与numpy的默认情况是相反的,在默认情况下,pandas计算的标准差为样本标准差。
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