pandas.Series.skew #

系列。倾斜= 0 skipna = True numeric_only = False ** kwargs[来源] #

返回请求轴上的无偏斜。

通过 N-1 归一化。

参数
{索引(0)}

要应用的功能的轴。对于系列,此参数未使用,默认为 0。

对于 DataFrames,指定axis=None将在两个轴上应用聚合。

2.0.0 版本中的新增内容。

Skipna布尔值,默认 True

计算结果时排除 NA/null 值。

numeric_only布尔值,默认 False

仅包含 float、int、boolean 列。未针对系列实现。

**夸格

要传递给函数的其他关键字参数。

返回
标量或标量

例子

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

使用数据框

>>> 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

使用轴=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