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Python pyspark Series.std用法及代碼示例


本文簡要介紹 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]

返回樣本標準差。

參數

axis{索引 (0), 列 (1)}

要應用的函數的軸。

ddof整數,默認 1

Delta 自由度。計算中使用的除數是 N - ddof,其中 N 表示元素的數量。

numeric_only布爾值,默認無

僅包括 float、int、boolean 列。不支持 False。這個參數主要是為了pandas的兼容性。

返回

stdSeries 的標量和 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'])

在數據幀上:

>>> 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

在一個係列上:

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

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.Series.std。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。