转换表以在 Python 中显示标准差和平均值答案

【问题标题】：Transform table to show standard deviations with mean in Python转换表以在 Python 中显示标准差和平均值
【发布时间】：2021-02-28 06:02:57
【问题描述】：

我有一个数据框 df，我想在其中按 ID 分组并显示给定时间段的平均值以及标准差列表（1sd、2sd、3sd）

id  start       end         diff  percent   date
a   4/1/2019    5/1/2019    160   11        04-01-2019 to 05-01-2019
a   5/1/2019    6/1/2019    136   8         05-01-2019 to 06-01-2019
a   6/1/2019    7/1/2019    174   9         06-01-2019 to 07-01-2019
b   4/1/2019    5/1/2019    112   5         04-01-2019 to 05-01-2019
b   5/1/2019    6/1/2019    141   6         05-01-2019 to 06-01-2019

期望的输出

id  mean       st.deviation   sd1          sd2      sd3
a   156.6      19.2           137.4        118.2    99                        
b   126.5      20.5           106          86.4     65




Standard deviation sd1 = mean - 1(19.2) 
                   sd2 = mean - 2(19.2)
                   sd3 = mean - 3(19.2)

这就是我正在做的：

import pandas
import numpy
import math
import sys

def sd_calc(df):
    n = len(df)

    if n <= 1:
        return 0.0

    mean, sd = avg_calc(df), 0.0

    # calculate stan. dev.
    for el in df:
        sd += (float(el) - mean)**2
    sd = math.sqrt(sd / float(n-1))

    return sd

我能够计算标准差，但不确定如何将其纳入 Pandas 数据框。

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

让我们试试std 和groupby

out = df.groupby('id')['diff'].agg(['mean','std'])
Out[44]: 
          mean        std
id                       
a   156.666667  19.218047
b   126.500000  20.506097

对于 std1 到 std3 ，您可以通过创建

out['std1'] = out['mean'] - out['std']

【讨论】：