Метод std
Метод std применяется к Series
и возвращает стандартное отклонение числовых значений.
Метод вычисляет стандартное отклонение выборки по умолчанию (степень свободы ddof=1).
Параметр ddof позволяет настроить степень свободы,
параметр skipna управляет пропуском пропущенных значений.
По умолчанию пропущенные значения игнорируются.
Синтаксис
ser.std([ddof], [skipna])
Пример
Создадим числовую серию и вычислим стандартное отклонение:
import pandas as pd
ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
res = ser.std()
print(res)
Результат выполнения кода:
1.5811388300841898
Пример
Вычислим стандартное отклонение для выборки с пропущенными значениями.
Метод по умолчанию игнорирует NaN:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
res = ser.std()
print(res)
Результат выполнения кода:
1.8257418583505537
Пример
Изменим степень свободы с помощью параметра ddof.
Чтобы вычислить стандартное отклонение генеральной совокупности,
установим ddof=0:
import pandas as pd
ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
res = ser.std(ddof=0)
print(res)
Результат выполнения кода:
1.4142135623730951
Пример
Рассмотрим поведение метода при наличии пропущенных значений
и параметре skipna=False.
В этом случае метод вернёт NaN:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])
res = ser.std(skipna=False)
print(res)
Результат выполнения кода:
nan
