numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的，即是有偏的，np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1；（推荐学习：Python视频教程）

pandas.std() 默认是除以n-1 的，即是无偏的，如果想和numpy.std() 一样有偏，需要加上参数ddof=0 ，即pandas.std(ddof=0) ；

在统计学中，多年的经验总结出：

如是总体,标准差公式根号内除以 n，

如是样本,标准差公式根号内除以 （n-1），

因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以（n-1)。

公式意义 ：所有数减去平均值,它的平方和除以数的个数（或个数减一),再把所得值开根号,就是1/2次方,得到的数就是这组数的标准差。

DataFrame的describe()中就包含有std()；

>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.std(a, ddof = 1)
3.0276503540974917
>>> np.sqrt(((a - np.mean(a)) ** 2).sum() / (a.size - 1))
3.0276503540974917
>>> np.sqrt(( a.var() * a.size) / (a.size - 1))
3.0276503540974917

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