编写Python程序以量化数据框中的分布形状
假设您有一个数据框，量化分布形状的结果是，
kurtosis is: Column1 -1.526243 Column2 1.948382 dtype: float64 asymmetry distribution - skewness is: Column1 -0.280389 Column2 1.309355 dtype: float64
解决方案
为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-
定义一个数据框
应用df.kurt（axis=0）计算分布形状，
df.kurt(axis=0)
应用df.skew（axis=0）来计算轴-0上的无偏斜，以找到不对称分布，
df.skew(axis=0)
例子
让我们看下面的代码以获得更好的理解-
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)输出
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
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