pandas.Series.skew

Series.skew(*, axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)

返回请求轴上的无偏斜度。

通过 N-1 归一化。

参数:

轴{索引 (0)}

要应用函数的轴。对于 Series，此参数未使用并默认为 0。

对于DataFrame，指定 axis=None 将对两个轴应用聚合。

Added in version 2.0.0.

skipna布尔值, 默认为 True

在计算结果时排除NA/null值。

numeric_only布尔值, 默认为 False

只包含浮点数、整数、布尔列。

**kwargs

要传递给函数的其他关键字参数。

返回:

标量或标量

包含描述中引用的计算值。

参见

Series.skew

返回请求轴上的无偏斜度。

Series.var

返回请求轴上的无偏方差。

Series.std

返回请求轴上的无偏标准差。

示例

>>> s = pd.Series([1, 2, 3])
>>> s.skew()
0.0

使用一个 DataFrame

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': [1, 3, 5]},
...                   index=['tiger', 'zebra', 'cow'])
>>> df
        a   b   c
tiger   1   2   1
zebra   2   3   3
cow     3   4   5
>>> df.skew()
a   0.0
b   0.0
c   0.0
dtype: float64

使用 axis=1

>>> df.skew(axis=1)
tiger   1.732051
zebra  -1.732051
cow     0.000000
dtype: float64

在这种情况下，numeric_only 应设置为 True 以避免出现错误。

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['T', 'Z', 'X']},
...                   index=['tiger', 'zebra', 'cow'])
>>> df.skew(numeric_only=True)
a   0.0
dtype: float64