(36)Python测量方差
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在统计中,方差是衡量数据集中的值与平均值相差多少的指标。 换句话说,它表示值的分散程度。 它通过使用标准偏差来衡量。 另一种常用的方法是偏斜。
这两个都是通过使用pandas库中可用的函数来计算的。
测量标准偏差
标准偏差是方差的平方根。 方差是数据集中平均值与平均值的平方差。 在python中,我们使用pandas库中的函数std()
来计算这个值。
import pandas as pd
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
# Calculate the standard deviation
print (df.std())
执行上面示例代码,得到以下结果 –
Age 7.265527
Rating 0.661628
dtype: float64
测量偏斜度
它用于确定数据是对称的还是倾斜的。 如果索引在-1
和1
之间,则分布是对称的。 如果指数不超过-1
,那么它向左倾斜,如果它至少为1
,那么它向右偏斜
import pandas as pd
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print (df.skew())
执行上面示例代码,得到以下结果 –
Age 1.443490
Rating -0.153629
dtype: float64
因此,年龄分布是对称的,而年龄分布则偏向右侧。
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