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Python pyspark Series.std用法及代码示例


本文简要介绍 pyspark.pandas.Series.std 的用法。

用法:

Series.std(axis: Union[int, str, None] = None, ddof: int = 1, numeric_only: bool = None) → Union[int, float, bool, str, bytes, decimal.Decimal, datetime.date, datetime.datetime, None, pyspark.pandas.series.Series]

返回样本标准差。

参数

axis{索引 (0), 列 (1)}

要应用的函数的轴。

ddof整数,默认 1

Delta 自由度。计算中使用的除数是 N - ddof,其中 N 表示元素的数量。

numeric_only布尔值,默认无

仅包括 float、int、boolean 列。不支持 False。这个参数主要是为了pandas的兼容性。

返回

stdSeries 的标量和 DataFrame 的 Series。

例子

>>> df = ps.DataFrame({'a': [1, 2, 3, np.nan], 'b': [0.1, 0.2, 0.3, np.nan]},
...                   columns=['a', 'b'])

在数据帧上:

>>> df.std()
a    1.0
b    0.1
dtype: float64
>>> df.std(axis=1)
0    0.636396
1    1.272792
2    1.909188
3         NaN
dtype: float64
>>> df.std(ddof=0)
a    0.816497
b    0.081650
dtype: float64

在一个系列上:

>>> df['a'].std()
1.0
>>> df['a'].std(ddof=0)
0.816496580927726

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.Series.std。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。