인프런 커뮤니티 질문&답변

표본표준편차와 모표본표준편차 차이가 있어요.

판다스 넘파이 둘다 표본표준편차가 가능합니다만

표본표준편차를 기본으로 사용하는 판다스(설정 필요없음)를 사용해 주세요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. aprilminji님 질문에 답변 드립니다.

numpy와 pandas의 표준편차 함수는 기본적인 설정이 다르기 때문에 두 라이브러리에서 제공하는 표준편차 값이 다르게 나올 수 있습니다. numpy의 np.std() 함수는 기본적으로 모집단 표준편차를 계산하며, pandas의 Series.std()는 표본 표준편차를 기본으로 사용합니다. 즉, numpy는 분모로 데이터의 전체 개수 N을 사용하고, pandas는 N-1을 사용합니다.

시험에서 특정 라이브러리를 사용하는 것이 명시되어 있는 것은 아니지만, pandas는 데이터 프레임 내에서 다양한 기능을 제공하기 때문에, 데이터 분석 작업과 같은 컨텍스트에서는 pandas를 사용하는 것이 더 유용할 수 있습니다. pandas는 데이터 핸들링에 강점을 가지고 있으며, 데이터프레임 내에서 다른 열의 값과 함께 데이터를 변형하고 처리할 때 pandas의 기능이 좀 더 직관적인 경우가 많습니다.

관련된 질문과 답변을 보시면 좀 더 명확한 이해가 가능할 것 같습니다. 아래의 링크에서 유사한 사례를 확인하실 수 있습니다:

1. 작업형1 모의문제2 6번에서 판다스와 넘파이 표준편차 차이
   
2. 넘파이 std,var 와 판다스 var(), std() 문의
   

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.