编写一个 Python 程序来量化数据框中分布的形状
pythonpandasserver side programmingprogramming更新于 2024/6/22 10:20:17
假设您有一个数据框，量化分布形状的结果是，
峰度为: Column1 -1.526243 Column2 1.948382 dtype: float64 不对称分布 - 偏度为: Column1 -0.280389 Column2 1.309355 dtype: float64
解决方案
为了解决这个问题，我们将遵循下面给出的步骤 −
定义一个数据框
应用 df.kurt(axis=0) 来计算分布的形状，
df.kurt(axis=0)
应用 df.skew(axis=0) 来计算 axis-0 上的无偏倾斜以找到不对称分布，
df.skew(axis=0)
示例
让我们看下面的代码来获取更好的理解 −
import pandas as pd
data = {"Column1":[12,34,56,78,90],
"Column2":[23,30,45,50,90]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame 为:\n",df)
kurtosis = df.kurt(axis=0)
print("kurtosis 为:\n",kurtosis)
skewness = df.skew(axis=0)
print("不对称分布 - 偏度为:\n",skewness)
输出
DataFrame 为: Column1 Column2 0 12 23 1 34 30 2 56 45 3 78 50 4 90 90 峰度为: Column1 -1.526243 Column2 1.948382 dtype: float64 不对称分布 - 偏度为: Column1 -0.280389 Column2 1.309355 dtype: float64
相关文章
有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
