Python - 测量方差

在统计学中，方差是衡量数据集中某个值与平均值的距离的指标。换句话说，它表明了这些值的分散程度。 它是通过使用标准差来测量的。另一种常用的方法是偏度。

这两种方法都是使用 pandas 库中提供的函数来计算的。

测量标准差

标准差是方差的平方根。方差是数据集中值与平均值的平方差的平均值。在 Python 中，我们使用 pandas 库中的函数 std() 来计算这个值。

import pandas as pd

#创建系列词典
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(d)

# 计算标准差
print df.std()

其输出如下 −

Age       7.265527
Rating    0.661628
dtype: float64

测量偏斜度

用于确定数据是对称的还是偏斜的。如果索引介于 -1 和 1 之间，则分布是对称的。如果索引不超过 -1 则它向左倾斜，如果索引至少为 1，则它向右倾斜

import pandas as pd

#创建系列词典
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.skew()

其输出如下 −

Age 1.443490
Rating -0.153629
dtype: float64

因此，年龄评分的分布是对称的，而年龄的分布则向右倾斜。