Pandas DataFrame skew() 方法
示例
返回每列的偏度
import pandas as pd
data = [[10, 18, 11], [13, 15, 8], [9, 20, 3]]
df = pd.DataFrame(data)
print(df.skew())
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定义和用法
skew() 方法计算每列的偏度。
通过指定列轴 (axis='columns')，skew() 方法会按列搜索并返回每行的偏度。
语法
dataframe.skew(axis, skipna, level, numeric_only, kwargs)
参数
axis、skipna、level、numeric_only 参数是 关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| axis | 0 |
可选，检查哪个轴，默认为 0。 |
| skip_na | True |
可选，默认为 True。如果结果不应跳过 NULL 值，则设置为 False |
| level | 数字 级别名称 |
可选，默认为 None。指定要沿其检查的级别（在分层多索引中） |
| numeric_only | None |
可选。指定是否仅检查数值。默认为 None |
| kwargs | 可选，关键字参数。这些参数没有效果，但可以被 NumPy 函数接受 |
返回值
包含偏度值的 Series。
如果指定了 level 参数，则此方法将返回 DataFrame 对象。
此函数不会更改原始 DataFrame 对象。
