pandas中計算總體標准差

標准差（或方差），分為 總體標准差（方差）和 樣本標准差（方差）。

前者分母為n，后者為n-1。后者是無偏的。

pandas里的 .std() 和 .var() 都是算的無偏的。

而numpy是有偏的。

 

那么在pandas里想算有偏的（即總體標准差或總體方差），怎么做？

https://github.com/pydata/pandas/issues/1798

參考這里。

 

 下面的內容復制自上述鏈接：

Pandas 0.8.1:

import pandas as pd
a=pd.Series([0, 1, 3, 6])
a.mean(), a.std(), a.var()
a.values.mean(), a.values.std(), a.values.var()

I would expect both last lines to return the same result. However, the former returned:

(2.5, 2.6457513110645907, 7.0)

and the latter:

(2.5, 2.2912878474779199, 5.25)

上面是無偏，下面是有偏。