Pandas 数据帧kurt()
方法
原文:https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-kurt-method
在本教程中,我们将学习 PandasDataFrame.kurt()
方法。此方法返回请求轴上的无偏峰度。
峰度使用费希尔峰度定义获得(正态峰度== 0.0)。用 N-1 归一化。下图显示了DataFrame.kurt()
方法的语法。
句法
DataFrame.kurt(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
因素
轴:{索引(0),列(1)}。要应用的方法的轴。
skipna: bool,默认为 True。计算结果时不包括数值/空值。
级别: int 或级别名,默认无。如果轴是一个多索引(分层),则与特定级别一起计数,折叠成一个系列。
仅限数值: bool,默认无。只包括浮点、整型和布尔型列。如果没有,将尝试使用所有内容,然后只使用数字数据。不适用于系列。
**kwargs :要传递给方法的附加关键字参数。
示例:DataFrame.kurt()
方法
在这个例子中,我们沿着axis=0
使用DataFrame.kurt()
方法来获得数据帧的无偏峰度。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"A":[55,60,74,50],"B":[30,55,40,47],"C":[12,55,44,66]})
print("-----------The DataFrame is-------")
print(df)
print("-------------------------------")
print(df.kurt(axis=0))
一旦我们运行该程序,我们将获得以下输出。
-数据帧为- A B C 0 55 30 12 1 60 55 55 2 74 40 44 3 50 47 66 - A 1.307557 B- 0.466318 C 1.414727 数据类型:float64
示例:使用DataFrame.kurt()
方法的数据帧
以下示例通过排除空值显示了DataFrame.kurt()
方法。它返回非空值。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"A":[55,60,None,60,50],"B":[42,30,None,40,47],"C":[None,75,55,44,66]})
print(df.kurt(axis=0,skipna=True))
一旦我们运行该程序,我们将获得以下输出。
A-1.289256 B 1.704496 C-1.441136 数据类型:float64
示例:使用DataFrame.kurt()
方法的数据帧
下面的代码显示了DataFrame.kurt()
方法的例子,该方法只包含数值。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"A":[55,60,None,60,50],"B":[42,30,None,40,47],"C":[None,75,55,44,66]})
print(df.kurt(axis=0,numeric_only=True))
一旦我们运行该程序,我们将获得以下输出。
A-1.289256 B 1.704496 C-1.441136 数据类型:float64
结论
在本教程中,我们学习了 PandasDataFrame.kurt()
方法。我们学习了语法并将该方法应用于数据帧,以理解 DataFrame.kurt()
方法。