数据结构
网络
RDBMS
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化学
生物
数学
英语
经济学
心理学
社会研究
时装研究
法律研究Python - 计算 Pandas DataFrame 中列的方差
若要计算列值的方差，请使用 var() 方法。首先，导入所需的 Pandas 库 -
import pandas as pd
创建一个具有两列的 DataFrame -
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
使用 var() 函数查找“Units”列值的方差 -
print"Variance of Units column from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].var()
同样，我们已经计算了第二个 DataFrame 的方差。
示例
以下是完整代码 -
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# Finding Variance of "Units" column values
print"Variance of Units column from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].var()
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
"Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# Finding Variance of "Price" column values
print"Variance of Price column from DataFrame2 = ",dataFrame2['Price'].var()输出
这将产生以下输出 -
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Lexus 150 2 Audi 110 3 Tesla 80 4 Bentley 110 5 Jaguar 90 Variance of Units column from DataFrame1 = 586.666666667 DataFrame2 ... Price Product 0 8000 TV 1 500 PenDrive 2 3000 HeadPhone 3 1500 EarPhone 4 3000 HDD 5 4000 SSD Variance of Price column from DataFrame2 = 6766666.66667
更新于：2021-09-15
1 千次观看
广告