パンダ: 各行の標準偏差を計算する方法

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の各行の値の標準偏差を計算できます。

 df. std (axis= 1 , numeric_only= True )

axis=1引数は、パンダに (各列ではなく) 各行に対して計算を実行するように指示し、 numeric_only=True は、計算を実行するときに数値列のみを考慮するようにパンダに指示します。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas の各行の標準偏差を計算する

4 つの異なる試合中にさまざまなバスケットボール選手が獲得したポイントに関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' game1 ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' game2 ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' game3 ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' game4 ': [9, 8, 8, 9, 14, 15, 10, 11]})
                   
#view DataFrame
print (df)

  player game1 game2 game3 game4
0 A 18 5 11 9
1 B 22 7 8 8
2 C 19 7 10 8
3 D 14 9 6 9
4 E 14 12 6 14
5 F 11 9 5 15
6 G 20 9 9 10
7:28 4 12 11

次の構文を使用して、各プレーヤーが獲得したポイントの標準偏差を計算できます。

 #calculate standard deviation for each row
df. std (axis= 1 , numeric_only= True )

0 5.439056
1 7.182154
2 5.477226
3 3.316625
4 3.785939
5 4.163332
6 5.354126
7 10.144785
dtype:float64

結果を解釈する方法は次のとおりです。

• プレーヤー A が獲得したポイントの標準偏差は5.439です。
• プレーヤー B が獲得したポイントの標準偏差は7.182です。
• プレーヤー C が獲得したポイントの標準偏差は5.477です。

等々。

std()関数はデフォルトで標本標準偏差を計算することに注意してください。

代わりに母集団の標準偏差を計算したい場合は、 ddof=0引数を使用する必要があります。

 #calculate population standard deviation for each row
df. std (axis= 1 , ddof= 0 , numeric_only= True )

0 4.747351
1 5.881366
2 4.807037
3 3.384910
4 3.983518
5 3.915150
6 4.892772
7 8.091179
dtype:float64

関連:人口とサンプル標準偏差: それぞれをいつ使用するか

標準偏差値を新しい列に割り当てるには、次の構文を使用できます。

 #add new column to display standard deviation for each row
df[' std_points '] = df. std (axis= 1 , numeric_only= True )

#view updated DataFrame
print (df)

  player game1 game2 game3 game4 points_std
0 A 18 5 11 9 5.439056
1 B 22 7 8 8 7.182154
2 C 19 7 10 8 5.477226
3 D 14 9 6 9 3.316625
4 E 14 12 6 14 3.785939
5 F 11 9 5 15 4.163332
6 G 20 9 9 10 5.354126
7:28 AM 4 12 11 10.144785

game1 、 game2 、 game3 、 game4列の各行の値の標準偏差がPoints_std列に表示されるようになりました。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas DataFrame の最初の行を取得する方法
Pandas DataFrame の最初の行を削除する方法
Pandas DataFrame に行を挿入する方法