स्टैंडर्ड डेविएशन बताता है कि डेटासेट में मान कैसे फैले हुए हैं। वे यह भी बताते हैं कि डेटासेट में मान कॉलम के अंकगणितीय मीन से कितने दूर हैं।
कभी-कभी, किसी विशिष्ट कॉलम का स्टैंडर्ड डेविएशन प्राप्त करना आवश्यक हो सकता है जो प्रकृति में संख्यात्मक है। यहीं पर std() फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है। जिस कॉलम का मीन गणना करने की आवश्यकता है, उसे डेटाफ्रेम में इंडेक्स किया जा सकता है, और डॉट ऑपरेटर का उपयोग करके इस पर मीन फ़ंक्शन कहा जा सकता है।
कॉलम का इंडेक्स भी पास किया जा सकता है ताकि स्टैंडर्ड डेविएशन मिल सके। आइए इसका प्रदर्शन देखते हैं -
उदाहरण
import pandas as pd
my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']), 'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]), 'value':pd.Series([8.79,23.24,31.98,78.56,90.20])}
print("डेटाफ्रेम है:")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("कॉलम 'Age' का स्टैंडर्ड डेविएशन है:")
print(my_df['Age'].std())
print("कॉलम 'value' का स्टैंडर्ड डेविएशन है:")
print(my_df['value'].std())आउटपुट
डेटाफ्रेम है:
Name Age value
0 Tom 45 8.79
1 Jane 67 23.24
2 Vin 89 31.98
3 Eve 12 78.56
4 Will 23 90.20
कॉलम 'Age' का स्टैंडर्ड डेविएशन है: 31.499206339207976
कॉलम 'value' का स्टैंडर्ड डेविएशन है: 35.747101700697364व्याख्या
आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
की-वैल्यू से मिलकर बने सीरीज़ के डिक्शनरी बनाए गए हैं, जहां एक मान वास्तव में एक सीरीज़ डेटा स्ट्रक्चर है।
यह डिक्शनरी बाद में 'pandas' लाइब्रेरी में मौजूद 'Dataframe' फ़ंक्शन के पैरामीटर के रूप में पास की जाती है।
डेटाफ्रेम कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
हम उन विशिष्ट कॉलम के स्टैंडर्ड डेविएशन की गणना करना चाहते हैं जिनमें संख्यात्मक मान हैं।
डॉट ऑपरेटर का उपयोग करके कॉलम का नाम निर्दिष्ट करके डेटाफ्रेम पर 'std' फ़ंक्शन कहा जाता है।
संख्यात्मक कॉलम का स्टैंडर्ड डेविएशन कंसोल पर प्रिंट किया जाता है।
