Метод var
Метод var применяется к Series
и возвращает выборочную дисперсию значений.
По умолчанию вычисляется несмещённая оценка (деление на n-1).
Параметр ddof позволяет изменить число степеней свободы.
Также можно исключить пропущенные значения с помощью параметра skipna.
Синтаксис
ser.var([ddof, skipna])
Пример
Давайте вычислим дисперсию элементов серии:
import pandas as pd
ser = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10])
res = ser.var()
print(res)
Результат выполнения кода:
"10.0"
Пример
Изменим количество степеней свободы через параметр ddof:
import pandas as pd
ser = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10])
res = ser.var(ddof=0)
print(res)
Результат выполнения кода:
"8.0"
Пример
Обработаем серию с пропущенными значениями.
По умолчанию skipna равен True, поэтому NaN игнорируется:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([2, np.nan, 6, 8, np.nan])
res = ser.var()
print(res)
Результат выполнения кода:
"9.333333333333334"
Пример
Отключим пропуск пропущенных значений с помощью параметра skipna:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([2, np.nan, 6, 8, np.nan])
res = ser.var(skipna=False)
print(res)
Результат выполнения кода:
"nan"
