Python - 计算 Pandas DataFrame 中列的方差

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

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

创建一个包含两列的 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“单位”列值的方差-

print"Variance of Units column from DataFrame1 = ",dataFrame1['Units'].var()

以同样的方式，我们计算了第二个DataFrame的方差。

示例

以下是完整的代码 -

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()
输出结果

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

以上是 Python - 计算 Pandas DataFrame 中列的方差 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/359368.html

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