pandas vs numpy的不同标准
熊猫和numpy之间的标准差有所不同。为什么以及哪一个是正确的？（相对差异为3.5％，不应四舍五入，我认为这是很高的）。
例
import numpy as np
import pandas as pd
from StringIO import StringIO
a='''0.057411
0.024367
0.021247
-0.001809
-0.010874
-0.035845
0.001663
0.043282
0.004433
-0.007242
0.029294
0.023699
0.049654
0.034422
-0.005380'''
df = pd.read_csv(StringIO(a.strip()), delim_whitespace=True, header=None)
df.std()==np.std(df) # False
df.std() # 0.025801
np.std(df) # 0.024926
(0.024926 - 0.025801) / 0.024926 # 3.5% relative difference
我使用以下版本：
熊猫：‘0.14.0’numpy：‘1.8.1’
问题答案：
简而言之，都不是“不正确的”。熊猫使用无偏估计量（N-1在分母中），而默认情况下Numpy不使用。
要使它们的行为相同，请传递ddof=1至numpy.std()。
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