Python – 计算Pandas数据帧的一列的方差

方差是统计学中常用的一种指标，用于描述一组数据分布的离散程度。在Python的Pandas库中，可以通过简单的代码计算数据帧中某一列的方差。

假设我们有一个名为data的Pandas数据帧，其中包含两列数据，分别为height和weight。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'height': [170, 180, 175, 160, 165],
                     'weight': [65, 70, 68, 55, 58]})
print(data)

这个代码块定义了一个名为data的数据帧，包含了两个列：height和weight。其中height列包含了5个身高数据（单位厘米），weight列包含了5个体重数据（单位千克）。我们使用print语句来打印这个数据帧，看看它的内容。

在这个数据帧中，我们将计算height列的方差。

方法一：使用Pandas库中的var方法

Pandas库中提供了一个快速计算数据帧中某一列的方差的方法，即使用var方法。下面是这个方法的实现代码：

height_var = data['height'].var()
print(height_var)

在这里，我们首先获取了数据帧中height列。然后，我们使用var方法来计算该列的方差，并将结果赋给height_var变量。最后，我们使用print语句来打印height_var变量的值。

运行这个代码块，将会输出height列的方差值：

40.0

方法二：手动计算方差

除了使用var方法外，我们还可以手动计算方差。下面是手动计算方差的代码实现：

import numpy as np

height_values = data['height'].values
height_mean = np.mean(height_values)
height_variance = np.sum((height_values - height_mean)**2) / len(height_values)
print(height_variance)

在这里，我们首先使用values属性获取数据帧中height列的值，也就是一个包含了5个身高数据的Numpy数组。然后，我们使用np.mean方法计算height列的均值，并将结果保存到height_mean变量中。

接着，我们使用减法运算符将height列的所有值减去height_mean，得到一个新的Numpy数组。然后，我们使用幂运算符和np.sum方法，将新数组的每一个元素平方，再将所有结果相加，得到一个方差的中间结果。最后，我们将该中间结果除以该列的元素个数，得到最终的方差。

运行这个代码块，将会输出height列的方差值：

40.0

方法三：使用Pandas库中的describe方法

除了计算方差以外，Pandas库中还提供了一种更全面的方式来描述数据帧中某一列的统计特征，即使用describe方法。下面是使用describe方法获取height列的统计特征的代码实现：

height_stats = data['height'].describe()
print(height_stats)

在这里，我们首先获取了数据帧中height列。然后，我们使用describe方法获取该列的统计描述，并将结果保存到height_stats变量中。

运行这个代码块，将会输出height列的统计特征：

count      5.000000
mean     171.000000
std        6.324555
min      160.000000
25%      165.000000
50%      170.000000
75%      175.000000
max      180.000000
Name: height, dtype: float64

在这个输出中，count表示该列的元素个数，mean表示该列的平均值，std表示该列的标准差，min表示该列的最小值，25%、50%、75%分别表示该列的25%分位数、50%分位数、75%分位数，max表示该列的最大值。