pandas std参数详解

引用:在Pandas中，std参数用于计算标准差。标准差是一种用来衡量数据的离散程度的统计量。它表示数据集各数据点与平均值的偏离程度的平方的平均数的平方根。具体而言，std参数可以用于DataFrame和Series对象。

在DataFrame中，std参数可以用于对整个DataFrame中的列应用标准差计算。默认情况下，std参数计算的是每个列的样本标准差，即除以n-1而不是n。你也可以通过指定ddof参数来更改自由度，ddof=0表示计算总体标准差，ddof=1表示计算样本标准差。

在Series中，std参数可以用于计算Series对象的标准差。

举个例子，如果我们有以下数据：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

我们可以使用std参数来计算s的标准差，如下所示：

std = s.std()

这将返回s的标准差。

引用:在Pandas中，std参数还可以用于计算DataFrame对象中指定轴上的标准差。默认情况下，std参数计算每个列的样本标准差，即对每列的数据进行标准差计算。你也可以通过指定axis参数来更改计算标准差的轴。如果axis=1，则计算每行的标准差。

举个例子，如果我们有以下数据：

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

我们可以使用std参数来计算每列的标准差，如下所示：

std = data.std()

这将返回一个Series对象，其中包含每列的标准差。

我们还可以使用std参数来计算每行的标准差，如下所示：

std = data.std(axis=1)

这将返回一个Series对象，其中包含每行的标准差。

综上所述，std参数可以用于计算DataFrame和Series对象中的标准差，可以对整个对象或指定轴进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas函数方法分类 参数说明+实例分析！！](https://blog.csdn.net/weixin_52850085/article/details/126213240)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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