在统计中，方差是衡量数据集中的值与平均值相差多少的指标。 换句话说，它表示值的分散程度。 它通过使用标准偏差来衡量。 另一种常用的方法是偏斜。

这两个都是通过使用pandas库中可用的函数来计算的。

测量标准偏差

标准偏差是方差的平方根。 方差是数据集中平均值与平均值的平方差。 在python中，我们使用pandas库中的函数std()来计算这个值。

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)

# Calculate the standard deviation
print (df.std())

执行上面示例代码，得到以下结果 –

Age       7.265527
Rating    0.661628
dtype: float64

测量偏斜度

它用于确定数据是对称的还是倾斜的。 如果索引在-1和1之间，则分布是对称的。 如果指数不超过-1，那么它向左倾斜，如果它至少为1，那么它向右偏斜

import pandas as pd

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack',
   'Lee','Chanchal','Gasper','Naviya','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,25,23,34,40,30,25,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print (df.skew())

执行上面示例代码，得到以下结果 –

Age       1.443490
Rating   -0.153629
dtype: float64

因此，年龄分布是对称的，而年龄分布则偏向右侧。