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法律研究編寫一個 Python 程式來量化資料框中分佈的形狀
假設您有一個數據框，並且對分佈的形狀進行量化的結果是，
kurtosis is: Column1 -1.526243 Column2 1.948382 dtype: float64 asymmetry distribution - skewness is: Column1 -0.280389 Column2 1.309355 dtype: float64
解決方案
為了解決這個問題，我們將按照以下步驟操作 -
定義一個數據框
應用 df.kurt(axis=0) 計算分佈的形狀，
df.kurt(axis=0)
應用 df.skew(axis=0) 計算軸 0 上的無偏斜度以查詢不對稱分佈，
df.skew(axis=0)
示例
讓我們看看以下程式碼，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)輸出
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
更新於： 25-2-2021
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