Python Pandas Series.kurtosis()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.kurtosis()函数使用Fisher的峰度定义(正常的峰度== 0.0)在请求的轴上返回无偏峰度。最终结果由N-1归一化。

用法： Series.kurtosis(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

范例1：采用Series.kurtosis()函数来查找给定系列对象中基础数据的峰度。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.kurtosis()函数来查找给定系列对象中基础数据的峰度。

# return the kurtosis 
result = sr.kurtosis() 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.kurtosis()函数已返回给定系列对象的峰度。

范例2：采用Series.kurtosis()函数来查找给定系列对象中基础数据的峰度。给定的系列对象包含一些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, 16.8, 20.124, None, 64, 89]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.kurtosis()函数来查找给定系列对象中基础数据的峰度。

# return the kurtosis 
# skip the missing values 
result = sr.kurtosis(skipna = True) 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.kurtosis()函数已返回给定系列对象的峰度。