Pandas: як обчислити стандартне відхилення для кожного рядка

Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб обчислити стандартне відхилення значень для кожного рядка pandas DataFrame:

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

Аргумент axis=1 вказує pandas виконувати обчислення для кожного рядка (замість кожного стовпця), а numeric_only=True вказує pandas враховувати лише числові стовпці під час виконання обчислень.

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: обчисліть стандартне відхилення для кожного рядка в Pandas

Припустімо, що у нас є такий фрейм даних pandas, який містить інформацію про очки, набрані різними баскетболістами під час чотирьох різних ігор:

 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

Ми можемо використати такий синтаксис, щоб обчислити стандартне відхилення очок, набраних кожним гравцем:

 #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

Ось як інтерпретувати результат:

• Стандартне відхилення очок, набраних гравцем A, становить 5,439 .
• Стандартне відхилення очок, набраних гравцем B, становить 7,182 .
• Стандартне відхилення очок, набраних гравцем C, становить 5,477 .

І так далі.

Зауважте, що функція std() за замовчуванням обчислює вибіркове стандартне відхилення.

Якщо замість цього ви хочете обчислити стандартне відхилення сукупності, ви повинні використовувати аргумент 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

За темою: Населення проти Зразок стандартного відхилення: коли використовувати кожне

Щоб призначити значення стандартного відхилення новому стовпцю, ви можете використовувати такий синтаксис:

 #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

Стандартне відхилення значень для кожного рядка в стовпцях game1 , game2 , game3 і game4 тепер відображається в стовпці points_std .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як отримати перший рядок Pandas DataFrame
Як видалити перший рядок у Pandas DataFrame
Як вставити рядок у Pandas DataFrame