获取dataframe某一列的方差

### 回答1：
可以使用 pandas 库中的 `var()` 函数来获取 DataFrame 某一列的方差。

示例：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 获取列 'a' 的方差
df['a'].var()

注意，如果想要获取整个 DataFrame 的方差，可以直接使用 `df.var()`。

### 回答2：
获取dataframe某一列的方差可以使用pandas库中的var()函数。具体步骤如下：

首先，导入pandas库，并读取dataframe数据。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

然后，使用var()函数获取某一列的方差。假设要获取列'A'的方差。

variance = data['A'].var()

最后，打印输出方差。

print(variance)

以上就是获取dataframe某一列的方差的步骤。通过使用pandas的var()函数，可以轻松地计算方差并获得结果。

### 回答3：
要获取DataFrame某一列的方差，可以使用pandas库中的var()函数。假设我们有一个名为df的DataFrame，它包含了多个列，我们要获取其中一列"column_name"的方差。以下是具体的步骤：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建DataFrame：df = pd.DataFrame(...)
3. 使用var()函数获取方差：variance = df["column_name"].var()

在这里，df["column_name"]是指DataFrame中的某一列，var()函数将计算该列的方差，并将结果赋值给变量variance。

需要注意的是，var()函数默认会忽略NaN值，如果希望包含NaN值进行方差计算，可以传入参数skipna=False，即variance = df["column_name"].var(skipna=False)。

总结起来，获取DataFrame某一列的方差的步骤包括：导入pandas库、创建DataFrame、使用var()函数获取方差。