Python|熊猫系列. std()
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
熊猫 **Series.std()**功能返回要求轴上的样本标准偏差。默认情况下，标准偏差由 N-1 归一化。这可以使用 ddof 参数进行更改。
语法:series . STD(axis =无，skipna =无，level =无，ddof=1，numeric _ only =无，**kwargs)
参数: 轴: skipna:排除 NA/null 值。如果整行/整列是 NA，结果将是 NA 级别:如果轴是多索引(分层)，沿特定级别计数，折叠成标量 ddof:δ自由度。计算中使用的除数是 N–ddof，其中 N 代表元素的数量。 仅限数值:布尔值，默认无
返回:标准:标量或序列(如果指定了级别)
示例#1 : 使用Series.std()函数找到给定序列对象的标准偏差。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们用Series.std()函数求给定 Series 对象的标准差。
# find standard-deviation along the
# 0th index
sr.std()
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.std()函数已经成功地计算了给定 Series 对象的标准偏差。
例 2 : 使用Series.std()函数求给定 Series 对象的标准差。我们的系列对象中有一些丢失的值，所以跳过这些丢失的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们用Series.std()函数求给定 Series 对象的标准差。
# find standard-deviation along the
# 0th index
sr.std(skipna = True)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.std()函数已经成功地计算了给定 Series 对象的标准偏差。如果我们不跳过缺失的值，那么输出将是NaN。
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