Python | 熊猫 dataframe.skew()

简介

在熊猫数据框中使用.skew()函数可以计算数据框中所有数值列的偏度。

语法

DataFrame.skew(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

参数

• axis：int或字符串值，表示应用函数的轴。默认为0。
• skipna：布尔值，表示是否排除缺失值。默认为True。
• level：如果轴是层次结构，则按此级别计算统计信息。
• numeric_only：如果为True，则仅包括数字列，否则包括所有列。默认为None。

返回值

返回一个值，给出所有数值数据的偏度。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

# 计算偏度
skewness = df.skew()

print(skewness)

输出结果如下：

A    0.000000
B    0.000000
C    0.000000
dtype: float64

上述示例中，数据框中的每一列的偏度都为0，说明数据是对称的。