numpy var() 和 pandas var() 之间的区别

最近遇到的一件事让我注意到numpy.var() and pandas.DataFrame.var() or pandas.Series.var()给出不同的值。我想知道它们之间有什么区别吗？

这是我的数据集。

     Country    GDP     Area    Continent
0      India    2.79    3.287   Asia
1      USA     20.54    9.840   North America
2      China    13.61   9.590   Asia

这是我的代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

ss = StandardScaler()

catDf.iloc[:,1:-1] = ss.fit_transform(catDf.iloc[:,1:-1])

现在检查 Pandas 方差

# Pandas Variance
print(catDf.var())
print(catDf.iloc[:,1:-1].var())
print(catDf.iloc[:,1].var())
print(catDf.iloc[:,2].var())

输出是

GDP     1.5
Area    1.5
dtype: float64
GDP     1.5
Area    1.5
dtype: float64
1.5000000000000002
1.5000000000000002

而它应该是 1，因为我已经使用了 StandardScaler。

对于 numpy 方差

print(catDf.iloc[:,1:-1].values.var())
print(catDf.iloc[:,1].values.var())
print(catDf.iloc[:,2].values.var())

输出是

1.0000000000000002
1.0000000000000002
1.0000000000000002

这似乎是正确的。

pandas var has ddof of 1默认情况下，numpy有它在0.

得到的都是一样的var在 pandas 中，就像你在 numpy 中一样

catDf.iloc[:,1:-1].var(ddof=0)

这归结为之间的差异总体方差和样本方差.

注意sklearn标准洁牙机明确提到他们使用 ddof 0，并且由于它不太可能影响模型性能（因为它只是为了缩放），因此他们没有将其公开为可配置参数。