Pandy: jak obliczyć odchylenie standardowe dla każdego wiersza

Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby obliczyć odchylenie standardowe wartości dla każdego wiersza pandy DataFrame:

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

Argument oś=1 mówi pandom, aby wykonały obliczenia dla każdego wiersza (zamiast każdej kolumny), a argument numeric_only=True mówi pandom, aby podczas wykonywania obliczeń brały pod uwagę tylko kolumny numeryczne.

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Przykład: oblicz odchylenie standardowe dla każdego wiersza w Pandach

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych pandy, która zawiera informacje o punktach zdobytych przez różnych koszykarzy w czterech różnych meczach:

 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

Możemy użyć następującej składni, aby obliczyć odchylenie standardowe punktów zdobytych przez każdego gracza:

 #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

Oto jak zinterpretować wynik:

• Odchylenie standardowe punktów zdobytych przez gracza A wynosi 5,439 .
• Odchylenie standardowe punktów zdobytych przez gracza B wynosi 7,182 .
• Odchylenie standardowe punktów zdobytych przez gracza C wynosi 5,477 .

I tak dalej.

Należy zauważyć, że funkcja std() domyślnie oblicza odchylenie standardowe próbki.

Jeśli zamiast tego chcesz obliczyć odchylenie standardowe populacji, musisz użyć argumentu ddof=0 :

 #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

Powiązane: Populacja vs. Przykładowe odchylenie standardowe: kiedy używać każdego z nich

Aby przypisać wartości odchylenia standardowego do nowej kolumny, możesz zastosować następującą składnię:

 #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

Odchylenie standardowe wartości dla każdego wiersza w kolumnach gra1 , gra2 , gra3 i gra4 jest teraz wyświetlane w kolumnie punkty_std .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak zdobyć pierwszy wiersz Pandas DataFrame
Jak usunąć pierwszy wiersz w Pandas DataFrame
Jak wstawić wiersz do ramki danych Pandas