Python 如何找到每行包含列表的数据框列的标准偏差？

我有一个熊猫数据框

dd1=

现在我想通过将C列值与结果列的第一个值相加，然后将结果列的第二个值与C列值相加，来查找结果列的标准值，依此类推。。我想把std的结果加在另一列中

我想像这样将值传递给std函数

for 1st row :- it will pass because it is empty.

for  2nd row :- std([6,27])=14.84,std([32,27])=3.53

找到std后，只需将该值相加并存储在输出列中，如（14.84+3.53）=18.37

输出如下：-dd1=

     A   B   C    D   E    F   Result   output
     10  18   13  11  9   25  []           []
      6  32   27  3  18   28  [6,32]       18.37
      4   6   3   29  2   23  [29,35,87]    100.39

---

尝试使用

lambda

和

apply

：

l = lambda x: sum([np.std([x['C'], i], ddof=1) for i in x['Result']])
dd1['output'] = dd1.apply(l, 1)

---

np.std（[6,27]）给出了10.5。我遗漏了什么吗？有两种类型的std样本标准偏差和总体标准偏差。。我想你是用样本标准差来计算的。只要尝试使用总体标准偏差，您就会得到值@MEdwin@vishwajeet请参阅下面的@hacker315答案-我使用它获得了预期的结果。如果您希望它创建一个新列，那么只需将

dd1.apply（l，1）

替换为

dd1['output']=dd1.apply（l，1）

我没有得到想要的输出。下面给出的代码无法添加std..@Prebsus或@peterSmith@vishwajeet6.27的标准偏差不是14.84，32.27的标准偏差不是3.53。。。请查收。。

     A   B   C    D   E    F   Result   output
     10  18   13  11  9   25  []           []
      6  32   27  3  18   28  [6,32]       18.37
      4   6   3   29  2   23  [29,35,87]    100.39

l = lambda x: sum([np.std([x['C'], i], ddof=1) for i in x['Result']])
dd1['output'] = dd1.apply(l, 1)