37.数据计算-标准差-分位数

 

#求标准差

#求标准差
import pandas as pd 
pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True) 
data=[[100,90,100],[100,76,76],[76,90,76]] 
columns=['数学','语文','英语'] 
df=pd.DataFrame(data=data,columns=columns,index=[1, 2, 3]) 
print(df)
print(df.std())

 数学  语文  英语
1   100    90   100
2   100    76    76
3    76    90    76
数学    13.856406
语文     8.082904
英语    13.856406
dtype: float64

#求分位数

#求分位数   理解分位数(中位数的分位数是0.50，以此理解0.25等分位数)
import pandas as pd 
data=[120, 110, 112, 100, 98, 34, 123, 115] 
columns=['数学'] 
df=pd. DataFrame (data=data, columns=columns) 
print (df) 
#计算35% 
x=df ['数学'].quantile (0.35)
print (x)
print (df[df['数学']<x])

数学
0   120
1   110
2   112
3   100
4    98
5    34
6   123
7   115
104.5
   数学
3   100
4    98
5    34

#分位数, numeric_only=False 
import pandas as pd 
df=pd. DataFrame ( 
    {'A':[1, 2], 
     'B' : [pd.Timestamp ('2020'), pd. Timestamp ('2021' )], 
     'C': [pd. Timedelta('1 days' ), pd.Timedelta ('2 days' )] 
    }) 
print(df.quantile (0.5, numeric_only=False))

A                    1.5
B    2020-07-02 00:00:00
C        1 days 12:00:00
Name: 0.5, dtype: object