pandas.Series.var#

Series.var(ось=None, skipna=True, ddof=1, numeric_only=False, **kwargs)[источник]#

Возвращает несмещенную дисперсию по запрошенной оси.

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

Параметры:

ось{index (0)}: Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

Предупреждение

Поведение DataFrame.var с axis=None устарело, в будущей версии это будет сводиться по обеим осям и возвращать скаляр. Чтобы сохранить старое поведение, передайте axis=0 (или не передавайте axis).
skipnabool, по умолчанию True: Исключить значения NA/null. Если вся строка/столбец NA, результат будет NA.
ddofint, по умолчанию 1: Дельта степеней свободы. Делитель, используемый в вычислениях, равен N - ddof, где N представляет количество элементов.
numeric_onlybool, по умолчанию False: Включать только столбцы с float, int, boolean. Не реализовано для Series.

Возвращает:

скаляр или Series (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

Альтернативно, ddof=0 можно установить для нормализации по N вместо N-1:

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