【问题标题】：How do I calculate the standard deviation with a pivot table in Pandas?如何使用 Pandas 中的数据透视表计算标准差？
【发布时间】：2015-08-23 17:17:14
【问题描述】：
我有一堆数据，涉及特定运动的某些球员的特定数字。我想在 Pandas 中使用数据透视表来按运动拆分数据，并且对于每项运动的相应值，对于所有从事该运动的人来说，它的平均“数字”值。 （所以如果是篮球，就是所有打篮球的人的平均数，这个数字基本代表一种偏好。）
我可以用数据透视表很容易地做到这一点，但如果我想做同样的事情来计算标准偏差，我不知道怎么做。我可以做np.mean 的意思，但没有np.std。我知道有 std()，但我不确定在这种情况下如何使用它。
是否不建议使用数据透视表来执行此任务？我应该如何找到特定运动的所有运动员的数值数据的标准差？
【问题讨论】：
标签：
python
pandas
dataframe
standard-deviation
【解决方案1】：
如果您有一个 DataFrame (df)，其中有一列名为 "sport"，则很简单：
df.groupby(by=['sport']).std()
【解决方案2】：
df.pivot_table(values='number', index='sport', aggfunc='std')
【解决方案3】：
你使用的是什么版本的 numpy？ 1.9.2 有 np.std:
np.std?
Type: function
String form: <function std at 0x0000000003EE47B8>
File: c:\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py
Definition: np.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)
Docstring:
Compute the standard deviation along the specified axis.
Returns the standard deviation, a measure of the spread of a distribution,
of the array elements. The standard deviation is computed for the
flattened array by default, otherwise over the specified axis.