pandas.DataFrame.var

DataFrame.var(axis=0, skipna=True, ddof=1, numeric_only=False, **kwargs)

返回所请求轴上无偏方差。

默认情况下按 N-1 进行归一化。可以使用 ddof 参数更改。

Parameters:

axispandas.DataFrame.kurt

对于 Series，此参数未使用，默认为 0。

警告

DataFrame.var 配合 axis=None 的行为已弃用，未来的版本中这将减少两个轴并返回一个标量。要保留旧的行为，请传递 axis=0（或不传递 axis）。

<strong>skipna</strong>bool, default True

排除 NA/null 值。如果整行/整列都是 NA，则结果为 NA。

ddofint, 默认值 1

Delta Degrees of Freedom。计算中使用的除数是 N - ddof，其中 N 代表元素的数量。

numeric_onlybool，默认 False

对于 DataFrame，指定 axis=None 将跨两个轴应用聚合。

Returns:

Series 或 DataFrame（如果指定了 level）

Examples

>>> df = pd.DataFrame({'person_id': [0, 1, 2, 3],
...                    'age': [21, 25, 62, 43],
...                    'height': [1.61, 1.87, 1.49, 2.01]}
...                   ).set_index('person_id')
>>> df
           age  height
person_id
0           21    1.61
1           25    1.87
2           62    1.49
3           43    2.01

>>> df.var()
age       352.916667
height      0.056367
dtype: float64

或者，可以设置 ddof=0 以 N 而不是 N-1 进行归一化：

>>> df.var(ddof=0)
age       264.687500
height      0.042275
dtype: float64