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Python:使用pandas和numpy计算标准差的区别

Python:使用pandas和numpy计算标准差的区别

作者: 一笑乘风凉 | 来源:发表于2019-05-25 08:10 被阅读0次

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

2、对矩阵求标准差

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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