Python Pandas Series.kurtosis()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.kurtosis()函數使用Fisher的峰度定義(正常的峰度== 0.0)在請求的軸上返回無偏峰度。最終結果由N-1歸一化。

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

範例1：采用Series.kurtosis()函數來查找給定係列對象中基礎數據的峰度。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.kurtosis()函數來查找給定係列對象中基礎數據的峰度。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.kurtosis()函數已返回給定係列對象的峰度。

範例2：采用Series.kurtosis()函數來查找給定係列對象中基礎數據的峰度。給定的係列對象包含一些缺失值。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.kurtosis()函數來查找給定係列對象中基礎數據的峰度。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.kurtosis()函數已返回給定係列對象的峰度。