{"id":2232,"date":"2023-07-23T03:41:14","date_gmt":"2023-07-23T03:41:14","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/standardabweichung-von-pandas\/"},"modified":"2023-07-23T03:41:14","modified_gmt":"2023-07-23T03:41:14","slug":"standardabweichung-von-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/standardabweichung-von-pandas\/","title":{"rendered":"So berechnen sie die standardabweichung bei pandas: mit beispielen"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die Funktion DataFrame.std()<\/a> verwenden, um die Standardabweichung von Werten in einem Pandas-DataFrame zu berechnen.<\/span><\/p>\n

Zur Berechnung der Standardabweichung k\u00f6nnen Sie in der Praxis folgende Methoden nutzen:<\/span><\/p>\n

Methode 1: Berechnen Sie die Standardabweichung einer Spalte<\/strong><\/span><\/p>\n

 df [<\/span> ' column_name<\/span> '<\/span> ]<\/span> .<\/span> std<\/span> (<\/span> )<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Methode 2: Berechnen Sie die Standardabweichung mehrerer Spalten<\/strong><\/span><\/p>\n
 df [[<\/span> ' column_name1<\/span> ', ' column_name2<\/span> ']<\/span> ]<\/span> .<\/span> std<\/span> (<\/span> )<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Methode 3: Berechnen Sie die Standardabweichung aller numerischen Spalten<\/strong><\/span><\/p>\n
 df .<\/span> std<\/span> (<\/span> )<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die Funktion std()<\/strong> bei der Berechnung der Standardabweichung automatisch alle NaN-Werte im DataFrame ignoriert.<\/span><\/p>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n\tteam points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n4 B 19 12 6\n5 B 23 9 5\n6 C 25 9 9\n7 C 29 4 12\n<\/b><\/pre>\n
 Methode 1: Berechnen Sie die Standardabweichung einer Spalte<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie die Standardabweichung einer Spalte im DataFrame berechnet wird:<\/span><\/p>\n
 #calculate standard deviation of 'points' column<\/span>\ndf [<\/span> ' points<\/span> '<\/span> ]<\/span> .<\/span> std<\/span> (<\/span> )<\/span>\n\n6.158617655657106\n<\/strong><\/pre>\n
 Die Standardabweichung betr\u00e4gt 6,1586<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Methode 2: Berechnen Sie die Standardabweichung mehrerer Spalten<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie die Standardabweichung mehrerer Spalten im DataFrame berechnet wird:<\/span><\/p>\n
 #calculate standard deviation of 'points' and 'rebounds' columns<\/span>\ndf[[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']]. std<\/span> ()\n\npoints 6.158618\nrebounds 2.559994\ndtype:float64<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Die Standardabweichung der Spalte \u201ePunkte\u201c betr\u00e4gt 6,1586<\/strong> und die Standardabweichung der Spalte \u201eRebounds\u201c betr\u00e4gt 2,5599<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Methode 3: Berechnen Sie die Standardabweichung aller numerischen Spalten<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie die Standardabweichung jeder numerischen Spalte im DataFrame berechnet wird:<\/span><\/p>\n
 #calculate standard deviation of all numeric columns\ndf. std<\/span> ()\n<\/span>\npoints 6.158618\nassists 2.549510\nrebounds 2.559994\ndtype:float64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass Pandas die Standardabweichung der Spalte \u201eTeam\u201c nicht berechnet hat, da es sich nicht um eine numerische Spalte handelte.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n
So berechnen Sie den Durchschnitt der Spalten in Pandas<\/a>
 So berechnen Sie den Spaltenmedian in Pandas<\/a>
 So berechnen Sie den Maximalwert von Spalten in Pandas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die Funktion DataFrame.std() verwenden, um die Standardabweichung von Werten in einem Pandas-DataFrame zu berechnen. 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