Pandas Dataframe 分组和标准差

2024-01-08

给定一个以下格式的 pandas 数据框:

GroupNo | at1 | at2 | at3   | at4 
1       | 0.02|1.12 | 1.88  | 3.2
1       | 6.11|1.13 | 0.88  | 5.2
4       | 2.02|1.16 | 2.88  | 0.2
3       | 0.20|0.12 | 1.48  | 1.25
2       | 0.02|1.12 | 1.88  | 1.4
3       | 3.02|1.12 | 1.98  | 2.2
3       | 0.40|0.18 | 1.48  | 1.25

我怎样才能找到每组的平均标准差?

例如,按组号分组,求该组号中属性的标准差,求其标准差的平均值

任何帮助都会很棒, H


我想你需要GroupBy.std http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.std.html with DataFrame.mean http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.mean.html:

print (df.groupby('GroupNo').std())
              at1       at2       at3       at4
GroupNo                                        
1        4.306280  0.007071  0.707107  1.414214
2             NaN       NaN       NaN       NaN
3        1.573573  0.560833  0.288675  0.548483
4             NaN       NaN       NaN       NaN

print (df.groupby('GroupNo').std().mean(axis=1))
GroupNo
1    1.608668
2         NaN
3    0.742891
4         NaN
dtype: float64

或者也许需要:

print (df.groupby('GroupNo').mean().std(axis=1))
GroupNo
1    1.453848
2    0.788480
3    0.535371
4    1.149420
dtype: float64
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