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Pandas之skew 求偏度

时间:2021-03-24 05:33:06

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Pandas之skew 求偏度

skew定义

偏度(skewness),是统计数据分布偏斜方向和程度的度量,是统计数据分布非对称程度的数字特征。偏度(Skewness)亦称偏态、偏态系数。

表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。

定义上偏度是样本的三阶标准化矩:

s k e w ( X ) = E [ ( X − μ σ ) 3 ] ( 1 ) skew(X)=E[(\frac{X-\mu}{\sigma})^3]\tag{$1$} skew(X)=E[(σX−μ​)3](1)

方法

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

参数

axis : {index (0), columns (1)}

定义计算的轴skipna : boolean, default True

计算时是否忽略空缺值,默认忽略level : int or level name, default None

(用的比较少)numeric_only : boolean, default None

(用的比较少)

实验

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