Метод std
Метод std применяется к объекту GroupBy
и возвращает стандартное отклонение значений для каждой группы.
По умолчанию вычисляется выборочное стандартное отклонение
(с делителем n-1). Метод можно настроить с помощью
параметра ddof для изменения делителя.
Синтаксис
groupby_obj.std(ddof=1, numeric_only=True)
Пример
Давайте вычислим стандартное отклонение для групп по столбцу 'a':
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'b': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})
grouped = df.groupby('a')
res = grouped.std()
print(res)
Результат выполнения кода:
b
a
1 7.071068
2 7.071068
3 7.071068
Пример
Изменим параметр ddof для расчёта с делителем n:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'b': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})
grouped = df.groupby('a')
res = grouped.std(ddof=0)
print(res)
Результат выполнения кода:
b
a
1 5.0
2 5.0
3 5.0
Пример
Вычислим стандартное отклонение для нескольких столбцов:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'x': [1, 3, 5, 7, 9, 11],
'y': [2, 4, 6, 8, 10, 12]
})
grouped = df.groupby('category')
res = grouped.std()
print(res)
Результат выполнения кода:
x y
category
A 1.414214 1.414214
B 1.414214 1.414214
C 1.414214 1.414214
