为了测试(大)样本之间是否存在统计差异，我想计算 value_counts 系列的均值和标准差:
在 [0] 中:counts.value_counts()
0 783
1 1128
2 744
3 366
4 119
5 38
6 10
7 3
我知道通过做类似的事情来计算平均值一点也不难
total = 0
for idx, val in counts.value_counts().iteritems():
total = total + idx*val
m = total/sum(sum(counts.value_counts()))
我在问是否有更短的方法来做到这一点。
我还想问如何计算 counts.value_counts() 输出的标准差。
最佳答案
您实际上可以做到这些。
counts.value_counts().mean()
counts.value_counts().median()
counts.value_counts().mode()
counts.value_counts().std()
关于python - 有没有一种简单的方法可以计算 Pandas value_counts 系列的均值和标准差？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59029940/