Pandalar: her satır için standart sapma nasıl hesaplanır

Bir panda DataFrame’in her satırına ilişkin değerlerin standart sapmasını hesaplamak için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

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

axis=1 argümanı pandalara her satır için (her sütun yerine) hesaplama yapmasını söyler ve numeric_only=True pandalara hesaplamayı gerçekleştirirken yalnızca sayısal sütunları dikkate almasını söyler.

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: Pandalar’daki her satır için standart sapmayı hesaplama

Dört farklı oyun sırasında çeşitli basketbol oyuncularının attığı puanlar hakkında bilgi içeren aşağıdaki panda DataFrame’e sahip olduğumuzu varsayalım:

 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

Her oyuncunun attığı puanların standart sapmasını hesaplamak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

Sonucun nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır:

• A oyuncusunun attığı puanların standart sapması 5,439’dur .
• B oyuncusunun attığı puanların standart sapması 7,182’dir .
• C oyuncusunun attığı puanların standart sapması 5.477’dir .

Ve benzeri.

Std() fonksiyonunun örnek standart sapmasını varsayılan olarak hesapladığını unutmayın.

Bunun yerine popülasyon standart sapmasını hesaplamak istiyorsanız ddof=0 bağımsız değişkenini kullanmanız gerekir:

 #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

İlgili: Nüfus vs. Örnek Standart Sapma: Her Biri Ne Zaman Kullanılmalı

Yeni bir sütuna standart sapma değerleri atamak için aşağıdaki sözdizimini kullanabilirsiniz:

 #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 ve game4 sütunlarındaki her satıra ilişkin değerlerin standart sapması artık point_std sütununda görüntüleniyor.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame’in ilk satırı nasıl alınır
Pandas DataFrame’de ilk satır nasıl kaldırılır
Pandas DataFrame’e satır nasıl eklenir