pandas 某列求方差

可以使用 Pandas 中的 `var()` 函数来计算某一列的方差。具体操作如下：

假设我们有以下数据集：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45],
       score': [80, 85, 90, 95, 100]}

df = pd.DataFrame(data)

现在我们想要计算 `score` 这一列的方差，可以使用以下代码：

variance = df['score'].var()
print(variance)

输出结果为：

62.5

其中 `df['score']` 表示选取 `score` 这一列，`.var()` 表示计算方差。

相关问题

pandas 求方差

要使用 pandas 求方差，你可以使用 `var()` 函数。它可以用于计算 pandas Series 或 DataFrame 中的方差。

如果你有一个 pandas Series，可以直接调用 `var()` 函数：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
variance = data.var()
print(variance)

如果你有一个 pandas DataFrame，可以指定 `axis` 参数来计算每列或每行的方差。默认情况下，`axis=0` 表示计算每列的方差。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
column_variances = data.var(axis=0)
print(column_variances)

如果你想计算每行的方差，可以将 `axis` 参数设置为 `1`：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
row_variances = data.var(axis=1)
print(row_variances)

以上是求解 pandas Series 和 DataFrame 的方差的方法。希望对你有所帮助！如有其他问题，请继续提问。

pandas 按行求均值、方差

在pandas中，可以使用`mean()`函数来按行求均值，使用`var()`函数来按行求方差。

要按行求均值，可以使用`mean(axis=1)`函数。其中，`axis=1`表示按行进行计算。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用以下代码来求每一行的均值：

row_mean = df.mean(axis=1)

同样地，要按行求方差，可以使用`var(axis=1)`函数。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用以下代码来求每一行的方差：

row_var = df.var(axis=1)

需要注意的是，以上函数默认会忽略缺失值（NaN）。如果想要包含缺失值进行计算，可以使用`skipna=False`参数。例如：

row_mean = df.mean(axis=1, skipna=False)
row_var = df.var(axis=1, skipna=False)