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Pandas标准差返回NaN
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Stack Overflow用户
提问于 2015-08-21 09:21:28
回答 2查看 17.8K关注 0票数 14

我在Python2.7中有以下Pandas Dataframe。

代码:

代码语言:javascript
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,6),columns=list('ABCDEF'))
df.insert(0,'Category',['A','C','D','D','B','E','F','F','G','H'])
print df.groupby('Category').std()

这是df

代码语言:javascript
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Category         A         B         C         D         E         F
       A  0.500200  0.791039  0.498083  0.360320  0.965992  0.537068
       C  0.295330  0.638823  0.133570  0.272600  0.647285  0.737942
       D  0.912966  0.051288  0.055766  0.906490  0.078384  0.928538
       D  0.416582  0.441684  0.605967  0.516580  0.458814  0.823692
       B  0.714371  0.636975  0.153347  0.936872  0.000649  0.692558
       E  0.639271  0.486151  0.860172  0.870838  0.831571  0.404813
       F  0.375279  0.555228  0.020599  0.120947  0.896505  0.424233
       F  0.952112  0.299520  0.150623  0.341139  0.186734  0.807519
       G  0.384157  0.858391  0.278563  0.677627  0.998458  0.829019
       H  0.109465  0.085861  0.440557  0.925500  0.767791  0.626924

我希望执行GROUP_BY,然后计算平均偏差和标准偏差。标准差有时是在对一行进行分组后计算的-这意味着除以N-1有时会得到除以0,这将打印NaN

以下是上述代码的输出:

输出:

代码语言:javascript
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                A         B         C         D         E         F
Category                                                            
A              NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
B              NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
C              NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
D         0.350996  0.276052  0.389051  0.275708  0.269004  0.074137
E              NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
F         0.407882  0.180813  0.091941  0.155699  0.501884  0.271025
G              NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
H              NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN

对于我在一行上执行GROUP_BY的情况,有没有一种方法可以跳过标准差,只返回值本身。例如,我希望得到这样的结果:

所需的输出

代码语言:javascript
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                 A         B         C         D         E         F
Category                                                            
A         0.500200  0.791039  0.498083  0.360320  0.965992  0.537068
B         0.714371  0.636975  0.153347  0.936872  0.000649  0.692558
C         0.295330  0.638823  0.133570  0.272600  0.647285  0.737942
D         0.350996  0.276052  0.389051  0.275708  0.269004  0.074137
E         0.639271  0.486151  0.860172  0.870838  0.831571  0.404813
F         0.407882  0.180813  0.091941  0.155699  0.501884  0.271025
G         0.384157  0.858391  0.278563  0.677627  0.998458  0.829019
H         0.109465  0.085861  0.440557  0.925500  0.767791  0.626924

有没有可能用熊猫做到这一点?

编辑:要创建与上面完全相同的Pandas Dataframe,请选择它,复制到剪贴板,然后使用以下命令:

代码语言:javascript
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import pandas as pd
df = pd.read_clipboard(index_col='Category')
print df
print df.groupby('Category').std()
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回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-08-21 10:13:14

您可以使用fillna替换缺少的值-使用每个组的最后一个值传递一个DataFrame

代码语言:javascript
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In [86]: (df.groupby('Category').std()
    ...:    .fillna(df.groupby('Category').last()))

Out[86]: 
                 A         B         C         D         E         F
Category                                                            
A         0.500200  0.791039  0.498083  0.360320  0.965992  0.537068
B         0.714371  0.636975  0.153347  0.936872  0.000649  0.692558
C         0.295330  0.638823  0.133570  0.272600  0.647285  0.737942
D         0.350996  0.276052  0.389051  0.275708  0.269005  0.074137
E         0.639271  0.486151  0.860172  0.870838  0.831571  0.404813
F         0.407883  0.180813  0.091941  0.155699  0.501884  0.271024
G         0.384157  0.858391  0.278563  0.677627  0.998458  0.829019
H         0.109465  0.085861  0.440557  0.925500  0.767791  0.626924
票数 5
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Stack Overflow用户

发布于 2018-03-27 16:26:56

与问题中的要求不完全相同,但如果要避免NaN值,请计算使用std(ddof=0)指定的总体标准差

代码语言:javascript
复制
>>> print(df.groupby('Category').std(ddof=0))
                 A         B         C         D         E         F
Category                                                            
A         0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
B         0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
C         0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
D         0.248192  0.195198  0.275101  0.194955  0.190215  0.052423
E         0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
F         0.288417  0.127854  0.065012  0.110096  0.354885  0.191643
G         0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
H         0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000

请注意ddof (增量自由度)的不同默认值:

  • Pandas:DataFrame.std具有样本标准差的默认ddof=1 (除数:N代码1)
  • NumPy:numpy.std具有总体标准偏差的默认ddof=0 (除数:N)

<−>F213

票数 19
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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/32130954

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