pandas 按环号求标准差

以下是使用pandas按环号求标准差的示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含环号和数值的DataFrame
data = {'环号': [1, 2, 3, 4, 5],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按环号求标准差
std = df.groupby('环号')['数值'].std()

print(std)

输出结果将是每个环号对应的数值列的标准差。

相关问题

pandas 求标准差

在pandas中，可以使用`std()`函数来计算标准差。标准差是一种衡量数据分散程度的统计量，表示数据集合中各个数据与平均值之间的偏离程度。

下面是使用pandas计算标准差的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每列的标准差
std = df.std()

print("每列的标准差：")
print(std)

输出结果为：

每列的标准差：
A    1.581139
B    1.581139
C    1.581139
dtype: float64

这里的`std()`函数会按列计算标准差，并返回一个包含每列标准差的Series对象。如果想要按行计算标准差，可以使用`std(axis=1)`。

pandas求期望和标准差

在Pandas中，可以使用mean()函数来求期望，使用std()函数来求标准差。\[3\] 例如，对于一个Series或DataFrame数据类型，可以使用以下代码来求期望和标准差：

期望：

data.mean()

标准差：

data.std()

其中，data是指你要计算期望和标准差的数据。请注意，这些函数会自动忽略NaN值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [0826 Pandas与Numpy](https://blog.csdn.net/m0_54028213/article/details/126543762)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [方差和标准差的意义](https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/128520861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas库 数据的基本统计分析](https://blog.csdn.net/qq_44973159/article/details/103488290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]