pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.skew #

DataFrameGroupBy。skew ( axis = _NoDefault.no_default , Skipna = True , numeric_only = False , ** kwargs ) [来源] #

返回组内的无偏斜。

通过 N-1 归一化。

参数：

轴{0 或 'index', 1 或 'columns', None}, 默认 0

要应用的功能的轴。

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。

自版本 2.1.0 起已弃用：对于 axis=1，改为对基础对象进行操作。否则，axis 关键字不是必需的。

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。

**夸格

要传递给函数的其他关键字参数。

返回：

数据框

也可以看看

DataFrame.skew: 返回请求轴上的无偏斜。

例子

>>> arrays = [['falcon', 'parrot', 'cockatoo', 'kiwi',
...            'lion', 'monkey', 'rabbit'],
...           ['bird', 'bird', 'bird', 'bird',
...            'mammal', 'mammal', 'mammal']]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('name', 'class'))
>>> df = pd.DataFrame({'max_speed': [389.0, 24.0, 70.0, np.nan,
...                                  80.5, 21.5, 15.0]},
...                   index=index)
>>> df
                max_speed
name     class
falcon   bird        389.0
parrot   bird         24.0
cockatoo bird         70.0
kiwi     bird          NaN
lion     mammal       80.5
monkey   mammal       21.5
rabbit   mammal       15.0
>>> gb = df.groupby(["class"])
>>> gb.skew()
        max_speed
class
bird     1.628296
mammal   1.669046
>>> gb.skew(skipna=False)
        max_speed
class
bird          NaN
mammal   1.669046