python - Pandas 和 Numpy 中的不同标准差

Question

我试图计算数组的std，我尝试使用numpy和pandas来找到 std，但我实现的结果不合逻辑，我对同一个数组有两个不同的std!

为什么会发生这种情况？

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd

>>> a = np.arange(10)+1
>>> a
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
>>> a.std()
2.8722813232690143
>>> b = pd.DataFrame(a)
>>> b.std()
0    3.02765
dtype: float64

Answer 1

区别在于自由度，numpy 中默认为 ddof=0，pandas 中默认为 ddof=1:

print(a.std())
2.8722813232690143
print(a.std(ddof=0))
2.8722813232690143

print(a.std(ddof=1))
3.0276503540974917

---

b = pd.DataFrame(a)
print(b.std())
0    3.02765
dtype: float64
print(b.std(ddof=1))
0    3.02765
dtype: float64

print(b.std(ddof=0))
0    2.872281
dtype: float64