numpy의 표준편차와 pandas의 표준편차 차이

‼️ 차이점은 ddof (자유도)의 기본값 차이

 

⚫np.std() (NumPy의 표준편차)

• 기본값 ddof = 0

 

⚫ Series.std() (Pandas의 표준편차)

• 기본값 ddof = 1

 

🚩 즉, 두 함수의 기본 자유도 차이(ddof)로 결과가 달라질 수 있음!

 

• 실제 값 차이 예시
  (n=5일 때, 단순 예시)
  • 모집단: 분모가 5 (n)
  • 표본: 분모가 4 (n-1)
• 실기/실무에서 표본 표준편차(ddof=1)가 기본입니다.

 

 

np.std() (NumPy의 표준편차)	Series.std() (Pandas의 표준편차)
기본값 ddof = 0	기본값 ddof = 1

 

 

• "어떤 방식의 표준편차를 요구하는지"
  • 공식 예시에서 pandas로 했는지, numpy로 했는지, ddof=0 또는 1인지 확인
• 정답이 소수점 단위까지 요구될 때는,
  무조건 pandas의 std()로 통일하거나
  np.std(..., ddof=1)로 맞춰주는 것이 안전함!

 

 

❌np.var() 도 pandas().var()과 다름

• np.var() 도 ddof = 1을 꼭 기입
• pandas는 기본값