pandas.DataFrame.var

DataFrame.var(axis=0, skipna=True, ddof=1, numeric_only=False, **kwargs)[source]

Возвращает несмещённую дисперсию по заданной оси.

По умолчанию нормируется по N-1. Это можно изменить с помощью аргумента ddof.

Параметры:

axis:{индекс (0), столбцы (1)}

Для Series этот параметр игнорируется и по умолчанию равен 0.

Предупреждение

Поведение DataFrame.var с axis=None устарело; в будущей версии оно будет вычисляться по обеим осям и возвращать скалярное значение. Чтобы сохранить старое поведение, передайте axis=0 (или не передавайте axis).

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NaN/NULL. Если вся строка/столбец содержит NaN, результат будет NaN.

ddof:int, по умолчанию 1

Delta Degrees of Freedom. Делитель в расчётах равен N - ddof, где N представляет количество элементов.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включить только столбцы с плавающей точкой, целыми числами и булевыми значениями. Для Series не реализовано.

Возвращает:

Series или DataFrame (если указан уровень)

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'person_id': [0, 1, 2, 3],
...                    'age': [21, 25, 62, 43],
...                    'height': [1.61, 1.87, 1.49, 2.01]}
...                   ).set_index('person_id')
>>> df
           age  height
person_id
0           21    1.61
1           25    1.87
2           62    1.49
3           43    2.01

>>> df.var()
age       352.916667
height      0.056367
dtype: float64

В качестве альтернативы, ddof=0 можно установить, чтобы нормировать по N вместо N-1:

>>> df.var(ddof=0)
age       264.687500
height      0.042275
dtype: float64