pythonで標準偏差を求める方法3選｜statistics, numpy, pandas

pythonで標準偏差を計算する方法を紹介します。

pythonで標準偏差を求める方法3選

pythonで標準偏差を求める方法は次の3つがあります。

• python標準ライブラリで標準偏差を求める: statistics
• 配列の標準偏差を計算する: numpy
• データフレームの標準偏差を求める: pandas

それぞれの方法についてコードを示しながら紹介します。

本記事のコードは全てグーグルコラボラトリーで記述・動作確認をしています。

python標準ライブラリで標準偏差を求める: statistics

statisticsライブラリはpythonの標準ライブラリで、インポートすると統計量計算を簡単にできます。

statistics.pstdev()で母標準偏差、statistics.stdev()でサンプル標準偏差を求めることが可能です。

import statistics
list_num =[89, 38, 17, 190, 66]
print('母標準偏差:',statistics.pstdev(list_num))# 母標準偏差
print('サンプル標準偏差:',statistics.stdev(list_num))# サンプル標準偏差

配列の標準偏差を計算する: numpy

numpyは配列を扱うことに長けた外部ライブラリです。

外部ライブラリなので、開発環境にnumpyをインストールする必要があります。

import numpy as np

numpy.std()

numpy.std()は配列の標準偏差を計算できる関数です。カッコ内に配列を入力することで使用できます。

na = np.array([[9, 4, 8],
               [1, 1, 0],
               [7, 7, 7],
               [9, 4, 2]])
print(np.std(na))

引数axis=0で列ごとの標準偏差、axis=1で行ごとの標準偏差を計算します。

print('列ごとの標準偏差:',np.std(na, axis=0))
print('行ごとの標準偏差:',np.std(na, axis=1))

numpy.nanstd()

欠損値を含む配列をnumpy.std()で標準偏差を計算しようとすると、nanが返されます。

numpy.nanstd()を計算すると、欠損値を無視して標準偏差を求めます。

na_nan = np.array([[1, np.nan, 1],
                   [2, 0, 5],
                   [8, np.nan, 8]])
print('std()の結果:',np.std(na_nan))
print('nanstd()の結果:',np.nanstd(na_nan))

データフレームの標準偏差を求める: pandas

pandasを導入することでデータ解析を容易にできます。 外部ライブラリなので、開発環境へのインストールが必要です。

pandasを使うことでエクセルなどの自分のデータを読み込んでデータ分析することが可能です。

pandas.DataFrame.std()でデータフレームの標準偏差を計算します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'科目': ['国語', '数学', '英語'],
                    'A': [51, 21, 14],
                    'B': [70, 0, 74],
                    'C': [35, 55, 23],
                    'D': [90, 50,67]})
df.std()

まとめ

pythonで標準偏差を求める方法を紹介しました。

簡単に標準偏差を求めたい場合はpython標準ライブラリのstatistics、行列や配列の標準偏差を計算するのであればnumpyライブラリ、エクセルデータなどの標準偏差を求めたい時はpandasライブラリと状況で使い分けましょう。

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