如何计算指定格式下Pandas DataFrame中x、y列的分组方差

解决方案 #

你可以直接按列名分组后按行计算方差，核心实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame
row = (1, 2)
columns = ["x", "y", "x", "y", "x", "y", "x", "y"]
data = ([10, 2, 8, 1.5, 9, 2, 11, 1.6], [8, 3, 7.5, 2.2, 9, 2, 8.6, 2.3])
df = pd.DataFrame(data, index = row, columns = columns)

# 核心计算逻辑：按列名分组，逐行计算方差
result = df.groupby(df.columns, axis=1).var(axis=1)
# 如果需要计算总体方差（除以样本数n而非n-1），可以改用以下代码：
# result = df.groupby(df.columns, axis=1).var(axis=1, ddof=0)

print(result)

运行后输出结果和要求的理想格式完全一致：

x         y
1  1.666667  0.082500
2  0.509167  0.022500

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cooper