Python | 熊猫 dataframe.kurt()

简介

在统计学中，峰度（kurtosis）是描述概率分布形态陡缓程度的指标。峰度越大，表示分布主峰附近的峰值越尖锐，尾部越厚，反之表示分布主峰附近的密度分布越为平缓，尾部越薄。在熊猫（Pandas）中，使用 dataframe.kurt() 可以计算数据帧中每一列的峰度值，为进一步的数据分析提供帮助。

语法

下面给出 dataframe.kurt() 的语法：

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

参数说明如下：

• axis：默认为 0，表示按列计算峰度。当 axis=1 时，表示按行计算峰度。
• skipna：默认为 True，表示遇到缺失值时跳过计算。当 skipna=False 时，表示遇到缺失值时计算为缺失值。
• level：当数据帧的列索引是多层时，可以指定计算的层级。
• numeric_only：默认为 None，表示对所有数据类型进行计算。当 numeric_only=True 时，表示只对数值数据进行计算。
• **kwargs：其他可传入的参数。

示例

下面给出一个使用 dataframe.kurt() 的示例：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [-1, 0, 1, 2, 3],
    'C': [3, 3, 3, 3, 3],
    'D': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.kurt())

# 输出结果：
# A   -1.3
# B   -1.3
# C    0.0
# D   -1.2
# dtype: float64

在上述示例中，定义了一个数据帧 df，包含四列数据。使用 df.kurt() 计算了每列数据的峰度值，并输出结果。

注意事项

在使用 dataframe.kurt() 进行计算时，需要注意以下事项：

1. 不同的数据分布对应的峰度值是不同的，比如正态分布的峰度值为 $0$。因此，在对数据进行峰度分析时，需要根据具体数据分布进行分析。
2. dataframe.kurt() 计算的是每列数据的峰度值，如果需要计算每行数据的峰度值，则需要设置 axis=1。
3. 当遇到缺失值时，计算峰度值的结果也可能存在一定的偏差。因此，在使用 dataframe.kurt() 时，可以选择跳过缺失值的计算或者将缺失值视为一个特殊值进行计算。
4. 在计算峰度值时，需要注意数据的数量级，比如浮点数的数量级可能会对计算结果造成影响，因此需要对数据进行归一化处理。