一个数组的平均间隔，python中的标准差（Pandas）
我想计算两个相关数组的许多连续间隔的均值和标准偏差（如下所示），其中前两列分别是（比方说）时间和距离。第三、四、五是平均时间（中心）、平均距离和偏差标准。（实际上这是我亲手做的）。在这个例子中，平均值和标准差是为每三个连续的间隔做出的（但通常可以超过4×4，10×10，以此类推）。
所以，我有类似的长列表，我想计算（可能用PANDAS，NUMPY和/或SCIPY）类似的东西，做一些循环，创建平均时间，平均距离和偏差标准数组。因此，能够绘制距离与时间的关系图，并绘制时间和距离的平均值及其标准差（误差，称为西格玛）
1 1 2 4.6 3.29
2 4 5 25.6 8.17
3 9 8 64.6 13.07
4 16 11 121.6 17.96
5 25 14 196.6 22.86
6 36 17 289.6 27.76
7 49 20 400.6 32.66
8 64
9 81
10 100
11 121
12 144
13 169
14 196
15 225
16 256
17 289
18 324
19 361
20 400
21 441
我使用errorbar绘制了这个图，但我的问题是如何为每个间隔执行循环
共有1个答案
你可以用Numpy做这个。Reshape可用于将数据分组为块以计算统计数据：
import numpy as np
// data
time = np.arange(1.0,22.0)
distance = time ** 2
// group data into chunks to get stats
meanTime = np.mean(time.reshape(-1,3),axis=1)
meanDistance = np.mean(distance.reshape(-1,3), axis=1)
std = np.std(distance.reshape(-1,3), axis=1)
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示例数据： 我想计算每个唯一列名称的平均值和标准偏差（忽略NA）以获得如下输出： 可再现数据: 我得到的最接近的是 这是我从这篇文章中得到的，但我不知道如何调整它来得到我想要的。我知道我可以取rowmeans的平均值来得到每组的平均值，但这不适用于标准差。
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我想用C++实现这样一个算法，但是任何对解决方案的描述都会很有帮助。