【问题标题】:Finding mean, variance from a CSV Column [duplicate]从 CSV 列中查找均值和方差 [重复]
【发布时间】:2020-01-31 20:43:46
【问题描述】:

我一直在编写一些非常简单的代码,从数据框中的列中绘制值。这些值存储在名为 numbers

的变量中
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.read_csv(r'C://Desktop/Plot/output.csv', delimiter=";", encoding='unicode_escape')


data=df[df['description']=='Someone starts']['num_1'].values
numbers= data   #storing the values of the column to dev_x
plt.plot(numbers)

我一直在尝试获取这些存储在数字中的值的方差和均值 使用 df.var('numbers') 似乎不起作用。不胜感激。

【问题讨论】:

    标签: python pandas dataframe variance


    【解决方案1】:

    我猜你有一个数据框 df:

    这就是你所追求的吗?

    import numpy as np
    df['numbers'].mean() #will give you the mean
    np.std(df['numbers']) #will give you the stdev
    

    【讨论】:

    • 我已经更新了问题并添加了更多代码。我想找到方差
    • 标准差的平方是方差。但无论如何你也可以使用 np.var(df['numbers']).. 它解决你的问题吗?
    • @StupidWolf,当使用你的线路 np.var(df['numbers']) 我收到错误 KeyError: 'numbers'
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