TechCodeview

Pande std() je definirana kot funkcija za izračun standardnega odklona danega niza števil, DataFrame, stolpca in vrstic. Za izračun standardnega odklona moramo uvoziti paket z imenom ' statistika ' za izračun mediane.

Standardni odklon je privzeto normaliziran z N-1 in ga je mogoče spremeniti z jaz bom prišel prepir.

kaj je obravnavanje izjem v Javi

Sintaksa:

 Series.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only=None, **kwargs) 

Parametri:

os:{indeks (0), stolpci (1)}naročilo:Izključuje vse NA/null vrednosti. Če je NA prisoten v celotni vrstici/stolpcu, bo rezultat NA.raven:Šteje skupaj z določeno ravnjo in se strne v skalar, če je os MultiIndex (hierarhična).Bom:Delta stopinje svobode. Delitelj, uporabljen pri izračunih, je N - ddof, kjer N predstavlja število elementov.numeric_only:logična vrednost, privzeta vrednost Brez
Vključuje samo stolpce float, int, boolean. Če je None, bo poskusil uporabiti vse, zato uporabite samo številske podatke.
Za serijo se ne izvaja.

Vrne:

Če je raven podana, vrne Series ali DataFrame.

Primer1:

 import pandas as pd # calculate standard deviation import numpy as np print(np.std([4,7,2,1,6,3])) print(np.std([6,9,15,2,-17,15,4])) 

Izhod

javascript spanje

 2.1147629234082532 10.077252622027656 

Primer2:

 import pandas as pd import numpy as np #Create a DataFrame info = { 'Name':['Parker','Smith','John','William'], 'sub1_Marks':[52,38,42,37], 'sub2_Marks':[41,35,29,36]} data = pd.DataFrame(info) data # standard deviation of the dataframe data.std() 

Izhod

 sub1_Marks 6.849574 sub2_Marks 4.924429 dtype: float64