我有一个包含 50 个数据帧“list1”的列表，每个数据帧都有“速度”和“值”列，如下所示；
Speed Value
1 12
2 17
3 19
4 21
5 25
我正在尝试获取所有数据帧中每个速度的“值”的标准偏差。最终目标是获得每个速度的标准差列表或 df，如下所示；
Speed Standard Deviation
1 1.23
2 2.5
3 1.98
4 5.6
5 5.77
我尝试使用 for 循环将值拉入新的数据帧，然后使用“statistics.stdev”，但我似乎无法让它工作。非常感谢任何帮助!
更新!
pd.concat([d.set_index('Speed').df_power 中 d 的值], axis=1).std(1)
这有效。不过，我忘记提及数据帧之间的速度值并不总是相同。有些数据帧丢失了一些数据，在这些情况下最终会返回 nan。
最佳答案
您可以concat并使用std:
list_df = [df1, df2, df3, ...]
pd.concat([d.set_index('Speed') for d in list_dfs], axis=1).std(1)
关于Python:数据帧列表中的标准差，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59162237/