如何解决在循环另一个 df 并生成统计信息后创建 df
for c in df.select_dtypes(include=[np.number]):
sk = skew(df[c])
kt = kurtosis(df[c])
如何将此代码段转换为如下所示的数据框:
col_name | 偏度 | 峰度 |
---|---|---|
col_a | 0.1 | 2 |
col_b | 3 | 0.5 |
解决方法
为什么不直接使用 pandas.DataFrame.kurtosis
和 pandas.DataFrame.skew
?
示例:
>>> df = pd.DataFrame({'a': ['a','b','c','d','e'],'b': [1,2,3,0],'c': [-1,5,4.6,10.3,11]})
>>> pd.concat([df.skew(),df.kurtosis()],axis=1).reset_index().rename({'index': 'col_name',0: 'skewness',1: 'kurtosis'},axis=1)
col_name skewness kurtosis
0 b -0.404796 -0.177515
1 c -0.487970 -0.620300
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。