Pandas 和 Numpy的标准差计算结果不一样

2024-07-09 23:43| 来源: 网络整理| 查看: 265

Pandas 和 Numpy的标准差计算竟然不一样！今天计算CV（变异系数），其定义如下： C V = σ / μ . CV= σ/μ. CV=σ/μ. 其中σ是标准差， μ是均值。

用pandas来实现对df的CV计算，为了验证准确性，抽了一列用np.array.std()检验，发现二者计算结果竟然不一样！

#pandas cur_res['mean']=df.mean().values cur_res['std']=df.std().values cur_res['cv']=df.std().values/array.mean().values #pandas结果（单独拿了一行） #mean 0.006429 #std 0.002504 #cv 0.389481 #numpy a=np.array([0.0062,0.0059,0.0065,0.0081,0.0015,0.0073,0.0095]) a_std=a.std() a_mean=a.mean() a_cv=a.std()/a.mean() #numpy结果 #mean 0.006429 #std 0.002318 #cv 0.36059

根据结果可见，mean计算一致，但std这里出现不一致，导致最后cv结果也不同。经查，在默认情况下，

numpy计算的为总体标准偏差，ddof=0。使用场景为：拥有所有数据的情况下，计算所有数据的标准差时使用，即最终除以n，而非n-1。pandas计算的为样本标准偏差，ddof=1。使用场景为：只有部分数据但需要求得总体的标准差时使用，当只有部分数据时，根据统计规律，除以n时计算的标准差往往偏小，因此需要除以n-1，即n-ddof。

需要根据实际数据情况来选择合适的函数。

在我的数据里，样本量偏少，仅是几次实验结果，并不是总体数据，而我想要得到总体分布的离散程度，则需要使用n-1的标准差计算方式。所以以pandas计算结果为准。

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