Python Pandas Series.skew()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.skew()函數在請求的軸上返回無偏斜，由N-1歸一化。偏斜度是統計分布中的不對稱性，在該分布中，曲線看起來向左或向右扭曲或偏斜。

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

範例1：采用Series.skew()函數以查找給定Series對象的數據中的偏度。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65]) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.skew()函數查找數據中的偏度。

# find skewness 
sr.skew()

輸出：

從輸出中可以看到，Series.skew()函數已成功計算給定Series對象的數據中的偏度。

範例2：采用Series.skew()函數以查找給定Series對象的數據中的偏度。我們的係列對象中有一些缺失值，因此跳過那些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.skew()函數查找數據中的偏度。

# find skewness 
sr.skew(skipna = True)

輸出：

從輸出中可以看到，Series.skew()函數已成功計算給定Series對象的數據中的偏度。在計算給定數據的偏度時，遺漏了一些值。