Os pandas padrão() é definido como uma função para calcular o desvio padrão de um determinado conjunto de números, DataFrame, coluna e linhas. Para calcular o desvio padrão, precisamos importar o pacote chamado ' Estatisticas 'para o cálculo da mediana.

O desvio padrão é normalizado por N-1 por padrão e pode ser alterado usando o eu vou vir argumento.

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Sintaxe:

 Series.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only=None, **kwargs) 

Parâmetros:

eixo:{índice (0), colunas (1)}ordem:Exclui todos os valores NA/nulos. Se NA estiver presente em uma linha/coluna inteira, o resultado será NA.nível:Ele conta junto com um nível específico e se transforma em um escalar se o eixo for um MultiIndex (hierárquico).Eu vou:Delta Graus de Liberdade. O divisor utilizado nos cálculos é N - ddof, onde N representa o número de elementos.numérico_somente:booleano, valor padrão Nenhum
Inclui apenas colunas float, int e booleanas. Se for Nenhum, tentará usar tudo, portanto use apenas dados numéricos.
Não é implementado para uma série.

Retorna:

Retorna Series ou DataFrame se o nível for especificado.

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Exemplo 1:

 import pandas as pd # calculate standard deviation import numpy as np print(np.std([4,7,2,1,6,3])) print(np.std([6,9,15,2,-17,15,4])) 

Saída

 2.1147629234082532 10.077252622027656 

Exemplo2:

 import pandas as pd import numpy as np #Create a DataFrame info = { 'Name':['Parker','Smith','John','William'], 'sub1_Marks':[52,38,42,37], 'sub2_Marks':[41,35,29,36]} data = pd.DataFrame(info) data # standard deviation of the dataframe data.std() 

Saída

 sub1_Marks 6.849574 sub2_Marks 4.924429 dtype: float64