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法律研究编写一个 Python 程序来量化数据框中分布的形状
假设您有一个数据框，并且对分布的形状进行量化的结果是，
kurtosis is: Column1 -1.526243 Column2 1.948382 dtype: float64 asymmetry distribution - skewness is: Column1 -0.280389 Column2 1.309355 dtype: float64
解决方案
为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作 -
定义一个数据框
应用 df.kurt(axis=0) 计算分布的形状，
df.kurt(axis=0)
应用 df.skew(axis=0) 计算轴 0 上的无偏斜度以查找不对称分布，
df.skew(axis=0)
示例
让我们看看以下代码，以便更好地理解 -
import pandas as pd
data = {"Column1":[12,34,56,78,90],
"Column2":[23,30,45,50,90]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame is:\n",df)
kurtosis = df.kurt(axis=0)
print("kurtosis is:\n",kurtosis)
skewness = df.skew(axis=0)
print("asymmetry distribution - skewness is:\n",skewness)输出
DataFrame is: Column1 Column2 0 12 23 1 34 30 2 56 45 3 78 50 4 90 90 kurtosis is: Column1 -1.526243 Column2 1.948382 dtype: float64 asymmetry distribution - skewness is: Column1 -0.280389 Column2 1.309355 dtype: float64
更新于： 25-2-2021
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