Pandas DataFrame skew() 方法

DataFrame 参考手册

定义和用法

skew() 方法计算每一列的偏度。

通过指定列轴（axis='columns'），skew() 方法将按列进行搜索并返回每一行的偏度。

实例

返回每一列的偏度：

import pandas as pd

data = [[10, 18, 11], [13, 15, 8], [9, 20, 3]]

df = pd.DataFrame(data)

print(df.skew())

亲自试一试

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
  • 1
  • 'index'
  • 'columns'

可选。要检查的轴。

默认为 0。
skip_na
  • True
  • False

可选。如果结果不应跳过 NULL 值，请设置为 False。

默认为 True。
level
  • 数字
  • 级别名称

可选。指定要检查的级别（在分层多重索引中）。

默认为 None。
numeric_only
  • None
  • True
  • False

可选。指定是否仅检查数值。

默认值为 None。
kwargs 可选。关键字参数。这些参数没有影响，但可以被 NumPy 函数接受。

返回值

包含偏度值的 Series 对象。

如果指定了 level 参数，则此方法将返回 DataFrame 对象。

此函数不会修改原始 DataFrame 对象。

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