pandas.Series.std

Series.std(axis=None, skipna=True, ddof=1, numeric_only=False, **kwargs)

返回所请求轴上的样本标准差。

默认情况下按 N-1 进行归一化。可以使用 ddof 参数更改。

Parameters:

axis{index (0)}

对于 Series，此参数未使用，默认为 0。

警告

DataFrame.std 配合 axis=None 的行为已被弃用，未来版本将对两个轴进行归约并返回标量。要保留旧行为，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:

标量或 Series（如果指定了 level）

Notes

要获得与 numpy.std 相同的行为，请使用 ddof=0`（而不是默认的 `ddof=1）。

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

列的标准差可以按如下方式找到：

>>> df.std()
age       18.786076
height     0.237417
dtype: float64

或者，可以将 ddof=0 设置为按 N 而不是 N-1 进行归一化：

>>> df.std(ddof=0)
age       16.269219
height     0.205609
dtype: float64