Tham khảo DataFrame Show
Thí dụTrả về phương sai cho mỗi cột: nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD Dữ liệu = [[10, 18, 11], [13, 15, 8], [9, 20, 3]]] df = pd.dataframe (dữ liệu) print(df.var()) Hãy tự mình thử » Định nghĩa và cách sử dụngPhương pháp Bằng cách chỉ định trục cột ( # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200000 tìm kiếm thông minh cột và trả về phương sai cho mỗi hàng.Cú phápDataFrame.var (Trục, Skipna, Level, DDOF, Numeric_only) Thông sốCác tham số là đối số từ khóa.
Giá trị trả vềMột loạt với các phương sai. Nếu đối số cấp được chỉ định, phương thức này sẽ trả về một đối tượng DataFrame. Hàm này không thay đổi đối tượng DataFrame gốc. Tham khảo DataFrame Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách tính toán phương sai của gấu trúc, bao gồm cách tính phương sai của một cột, nhiều cột và toàn bộ dữ liệu gấu trúc. Câu trả lời nhanh: Sử dụng gấu trúc # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200004
Thống kê phương sai là gì?Cách tính phương sai trong Pythonrepresent a measurement of the spread between numbers in a dataset. In fact, the variance measures how far each number if from the mean of all numbers, thereby providing a ways to identify how spread our numbers are. Đang tải một mẫu dữ liệu gấu trúc mẫu
Cách tính phương sai trong gấu trúc cho một khung dữ liệu Phương sai thuật ngữ được sử dụng để biểu diễn phép đo độ lây lan giữa các số trong bộ dữ liệu. Trên thực tế, phương sai đo khoảng cách mỗi số nếu từ giá trị trung bình của tất cả các số, do đó cung cấp một cách để xác định mức độ lây lan của chúng ta. Phương sai được tính toán bởi: Check out my in-depth tutorial that takes your from beginner to advanced for-loops user! Want to watch a video instead? Check out my YouTube tutorial here. Cách tính phương sai trong PythonĐang tải một mẫu dữ liệu gấu trúc mẫu # Calculate the variance from scratch in Python
numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def variance(observations):
mean = sum(observations) / len(observations)
squared_differences = 0
for number in observations:
difference = mean - number
squared_difference = difference ** 2
squared_differences += squared_difference
variance = squared_differences / (len(observations) - 1)
return variance
print(variance(numbers))
# Returns 7.5Cách tính phương sai trong gấu trúc cho một cột
Tính toán chênh lệch giữa từng số và giá trị trung bình Tính toán bình phương của từng sự khác biệt This tutorial teaches you exactly what the # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200006 function does and shows you some creative ways to use the function.Đang tải một mẫu dữ liệu gấu trúc mẫuCách tính phương sai trong gấu trúc cho một cột Hãy để tải DataFrame bằng cách sử dụng mã bên dưới: # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 120000Bây giờ chúng tôi có một khung dữ liệu để làm việc, hãy để bắt đầu tính toán phương sai cho khung dữ liệu gấu trúc. Cách tính phương sai trong gấu trúc cho một cộtGấu trúc giúp rất dễ tính toán để tính toán phương sai cho một cột. Đối với ví dụ đầu tiên của chúng tôi, chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tính toán sự khác biệt cho một cột duy nhất không chứa bất kỳ dữ liệu bị thiếu nào. Hãy để xem cách chúng ta có thể tính toán phương sai cho cột # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200008:# Calculating a Pandas variance for a single column
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
income_variance = df['income'].var()
print(income_variance)
# Returns: 722800000.0Theo mặc định, gấu trúc sẽ sử dụng # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200009 làm mẫu số. Thay vào đó, nếu chúng tôi muốn sử dụng # Calculating a Pandas variance for a single column
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
income_variance = df['income'].var()
print(income_variance)
# Returns: 722800000.00 làm mẫu số, chúng tôi có thể sử dụng đối số # Calculating a Pandas variance for a single column
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
income_variance = df['income'].var()
print(income_variance)
# Returns: 722800000.01 (DEGREENS DEGREES) và thay đổi giá trị của nó thành # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200005.Hãy để xem những gì nó sẽ trông như thế nào: # Calculating a Pandas variance for a single column
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
income_variance = df['income'].var(ddof=0)
print(income_variance)
# Returns: 578240000.0Trong phần tiếp theo, bạn sẽ học cách đối phó với các giá trị bị thiếu khi tính toán phương sai gấu trúc. Bạn muốn tìm hiểu thêm về toàn bộ danh sách Python? Kiểm tra hướng dẫn chuyên sâu này bao gồm mọi thứ bạn cần biết, với các ví dụ thực hành. Thêm một người học trực quan, hãy xem hướng dẫn YouTube của tôi ở đây. Check out this in-depth tutorial that covers off everything you need to know, with hands-on examples. More of a visual learner, check out my YouTube tutorial here. Cách xử lý dữ liệu bị thiếu trong việc tính toán phương sai gấu trúcTrong nhiều trường hợp, bạn có thể làm việc với dữ liệu không hoàn hảo - cụ thể là, đôi khi dữ liệu có thể bị thiếu. Bởi vì điều này, bạn sẽ cần đưa ra quyết định về cách xử lý dữ liệu bị thiếu trong các tính toán của bạn. Theo mặc định, gấu trúc sẽ bỏ qua dữ liệu bị thiếu từ tính toán phương sai của nó. Hãy cùng xem xét việc tính toán phương sai của một cột có dữ liệu bị thiếu. # Calculating a Pandas variance for a single column with missing data
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
missing_data_variance = df['ages_missing_data'].var()
print(missing_data_variance)
# Returns: 290.9166666666667Bây giờ, hãy để một cái nhìn về phương sai trông như thế nào khi chúng ta bao gồm dữ liệu bị thiếu của chúng ta: # Calculating a Pandas variance for a single column with missing data
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
missing_data_variance = df['ages_missing_data'].var(skipna=False)
print(missing_data_variance)
# Returns: nanChúng ta có thể thấy ở đây rằng khi một dữ liệu bị thiếu tồn tại trong một cột, thì # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200005 or an imputed value. Trong phần tiếp theo, bạn sẽ học cách tính phương sai cho nhiều cột trong gấu trúc. Bạn muốn tìm hiểu làm thế nào để in đẹp một tệp JSON bằng Python? Tìm hiểu ba phương pháp khác nhau để thực hiện điều này bằng cách sử dụng hướng dẫn chuyên sâu này ở đây. Learn three different methods to accomplish this using this in-depth tutorial here. Cách tính phương sai trong gấu trúc cho nhiều cộtCũng có thể có nhiều lần khi bạn muốn tính toán phương sai cho nhiều cột, để thấy sự phân tán trên các biến liên quan. Để làm điều này, chúng tôi chỉ có thể lập chỉ mục các cột mà chúng tôi muốn tính toán phương sai bằng cách sử dụng dấu ngoặc vuông kép # Calculating a Pandas variance for a single column
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
income_variance = df['income'].var()
print(income_variance)
# Returns: 722800000.05 và sau đó sử dụng phương thức # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200004.Hãy để xem những gì nó trông như thế nào: # Calculating a Pandas variance for multiple columns
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
variances = df[['ages', 'income']].var()
print(variances)
# Returns:
# ages 218.3
# income 722800000.0
# dtype: float64Chúng ta có thể thấy ở đây rằng loạt dữ liệu được trả về cung cấp tên cột và phương sai của các cột đó. Cần kiểm tra xem một chìa khóa có tồn tại trong từ điển Python không? Kiểm tra hướng dẫn này, trong đó dạy cho bạn năm cách khác nhau để xem nếu một chìa khóa có tồn tại trong từ điển Python, bao gồm cả cách trả về giá trị mặc định. Check out this tutorial, which teaches you five different ways of seeing if a key exists in a Python dictionary, including how to return a default value. Cách tính phương sai trong gấu trúc cho một khung dữ liệuNó thậm chí còn dễ dàng hơn để tính toán các phương sai cho toàn bộ DataFrame. Pandas sẽ nhận ra nếu một cột không phải là số và sẽ loại trừ cột khỏi phân tích phương sai của nó. Chỉ cần chuyển phương thức # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200004 cho DataFrame và Pandas sẽ trả về một chuỗi chứa các phương sai cho các cột số khác nhau.Hãy cùng xem xét điều này trông như thế nào: # Calculating a Pandas variance for an entire dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
variances = df.var()
print(variances)
# Returns:
# ages 2.183000e+02
# ages_missing_data 2.909167e+02
# income 7.228000e+08
# dtype: float64Cần tự động hóa các tệp đổi tên? Kiểm tra hướng dẫn chuyên sâu này về việc sử dụng pathlib để đổi tên các tệp. Thêm một người học trực quan, toàn bộ hướng dẫn cũng có sẵn như một video trong bài viết!Check out this in-depth guide on using pathlib to rename files. More of a visual learner, the entire tutorial is also available as a video in the post! Sự kết luậnTrong bài đăng này, bạn đã học được thống kê phương sai là gì, làm thế nào để tính toán nó từ đầu bằng cách sử dụng Python và cách dễ dàng tính toán phương sai pandas cho một hoặc nhiều cột hoặc cho toàn bộ khung dữ liệu. Để tìm hiểu thêm về phương pháp Pandas # Loading a Sample Pandas Dataframe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['James', 'Jane', 'Melissa', 'Ed', 'Neil'],
'ages': [30, 40, 32, 67, 43],
'ages_missing_data': [30, 40, 32, 67, None],
'income':[100000, 80000, 55000, 62000, 120000]
})
print(df)
# Returns:
# name ages ages_missing_data income
# 0 James 30 30.0 100000
# 1 Jane 40 40.0 80000
# 2 Melissa 32 32.0 55000
# 3 Ed 67 67.0 62000
# 4 Neil 43 NaN 1200004, hãy xem tài liệu chính thức ở đây.
Phương sai được tính toán trong gấu trúc như thế nào?Phương sai được tính bằng: tính toán chênh lệch giữa từng số và giá trị trung bình. Tính toán bình phương của mỗi sự khác biệt. Chia tổng của sự khác biệt bình phương cho số (trừ 1) của các quan sát trong mẫu của bạn.Calculating the difference between each number and the mean. Calculating the square of each difference. Dividing the the sum of the squared differences by the number (minus 1) of observations in your sample.
Làm thế nào để bạn tìm thấy phương sai của một dữ liệu trong Python?Thống kê Python | Phương sai () Phương sai () Hàm chỉ nên được sử dụng khi phương sai của mẫu cần được tính toán. Có một chức năng khác được gọi là pvariance (), được sử dụng để tính toán phương sai của toàn bộ dân số. Trong thống kê thuần túy, phương sai là độ lệch bình phương của một biến so với giá trị trung bình của nó.variance() function should only be used when variance of a sample needs to be calculated. There's another function known as pvariance(), which is used to calculate the variance of an entire population. In pure statistics, variance is the squared deviation of a variable from its mean.
Làm thế nào để Python tính toán hiệp phương sai?Bước 1 - Nhập thư viện.Nhập GANDAS dưới dạng PD..... Bước 2 - Thiết lập dữ liệu.df = pd.dataframe ({"A": [0, 1, 2, 3, 5, 9], "B": [11, 5, 8, 6, 7, 8], "C": [2,5, 10, 11, 9, 8]}) .... Bước 3 - Tìm hiệp phương sai.in (df.cov ()) .... Bước 4 - Hãy xem bộ dữ liệu của chúng tôi ngay bây giờ.Khi chúng ta chạy đoạn mã trên, chúng ta sẽ thấy:. Làm thế nào để Python tính toán độ lệch chuẩn Pandas?Bạn có thể sử dụng hàm dataFrame.std () để tính độ lệch chuẩn của các giá trị trong khung dữ liệu gấu trúc.Lưu ý rằng hàm std () sẽ tự động bỏ qua bất kỳ giá trị NAN nào trong khung dữ liệu khi tính độ lệch chuẩn.use the DataFrame. std() function to calculate the standard deviation of values in a pandas DataFrame. Note that the std() function will automatically ignore any NaN values in the DataFrame when calculating the standard deviation. |
