Falsche Z-Standardisierungswerte mit scipy?

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Hi,

ich bekomme irgendwie falsche zscore Werte in meinem Code heraus.

Also z.B. lese ich das Excel-Sheet mit der Tabelle

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1	10	55
2	50	42
3	100	45
4	34	76
5	53	200

ein.

Mit:

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df_Examples = pandas.read_excel(io=path) #als DataFrame
ndarray_Examples = scipy.stats.zscore(a=df_Examples, axis=0, ddof=0) #ndarray

Ich erhalte sowas an Ergebnissen:

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ndarray_Examples =

[[-1.41421356 -1.33376299 -0.48143509]
 [-0.70710678  0.02031111 -0.70026922]
 [ 0.          1.71290374 -0.64976904]
 [ 0.70710678 -0.52131853 -0.1279338 ]
 [ 1.41421356  0.12186667  1.95940716]]

Laut Excel habe ich es nochmal händisch nachgerechnet und erhalte:

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-0,876404648	-0,698487915	0,19109575
-0,856636122	0,092253121	-0,065895086
-0,836867596	1,080679415	-0,006589509
-0,81709907	-0,224043293	0,606234794
-0,797330544	0,151558698	3,057532004

Mache ich irgendwas falsch?

[__blackjack__]

Offensichtlich ja. In Excel hast Du das über *alle* Werte berechnet, `scipy` berechnet das über jede Spalte separat. Das ist zwar schon die Voreinstellung, aber mit ``axis=0`` bestätigst Du das ja noch einmal. Wenn Du Scipy sagst es soll über alle Werte gemeinsam und nicht über jede Spalte einzeln rechnen, bekommst Du fast das was Du in Excel hast:

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In [89]: scipy.stats.zscore(df, axis=None)
Out[89]: 
array([[-0.87640465, -0.69848791,  0.19109575],
       [-0.85663612,  0.09225312, -0.06589509],
       [-0.8368676 ,  1.08067942, -0.00658951],
       [-0.81709907, -0.22404329,  0.60623479],
       [-0.79733054,  0.1515587 ,  3.057532  ]])

Unterschied sind die beiden vertauschten letzten Zeilen.

[naheliegend]

Danke dir!
Habe "0" mit "None" verwechselt. Aua.