Python - 方差测量

在统计学中，方差是衡量数据集中的一个值与平均值之间差异程度的指标。换句话说，它表示值的分散程度。它是通过使用标准差来衡量的。另一种常用的方法是偏度。

这两种方法都是通过使用 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。方差是数据集中的值与平均值之差的平方的平均值。在 Python 中，我们使用 pandas 库中的 std() 函数计算此值。

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
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])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)

# Calculate the standard deviation
print df.std()

其输出如下所示 -

Age       7.265527
Rating    0.661628
dtype: float64

测量偏度

它用于确定数据是对称的还是偏斜的。如果指数在 -1 到 1 之间，则分布是对称的。如果指数不超过 -1，则它向左偏斜；如果它至少为 1，则它向右偏斜。

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
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])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print df.skew()

其输出如下所示 -

Age       1.443490
Rating   -0.153629
dtype: float64

因此，年龄评级的分布是对称的，而年龄的分布则向右偏斜。