데이터 프레임에서 분포의 모양을 수량화하는 Python 프로그램 작성

데이터 프레임이 있고 분포의 모양을 수량화한 결과는 다음과 같다고 가정합니다.

첨도:Column1 -1.526243Column2 1.948382dtype:float64asymmetry 분포 - 왜도:Column1 -0.280389Column2 1.309355dtype:float64

해결책

이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. -

• 데이터 프레임 정의

• df.kurt(axis=0)를 적용하여 분포의 모양을 계산합니다.

df.kurt(축=0)

• df.skew(axis=0)를 적용하여 축-0에 대한 편향되지 않은 스큐를 계산하여 비대칭 분포를 찾습니다.

df.skew(축=0)

예

더 나은 이해를 위해 다음 코드를 살펴보겠습니다 -

판다를 pddata ={"Column1":[12,34,56,78,90], "Column2":[23,30,45,50,90]}df =pd.DataFrame(data)print로 가져오기 ("DataFrame is:\n",df)kurtosis =df.kurt(axis=0)print("첨도 is:\n",kurtosis)skewness =df.skew(axis=0)print("비대칭 분포 - 왜도 is:\n",왜도)

출력

DataFrame:Column1 Column20 12 231 34 302 56 453 78 504 90 90첨도:Column1 -1.526243Column2 1.948382dtype:float64asymmetry 분포 - 왜도:Column1.3390.293