编写Python程序以量化数据框中的分布形状

假设您有一个数据框，量化分布形状的结果是，

kurtosis is:
Column1    -1.526243
Column2     1.948382
dtype: float64

asymmetry distribution - skewness is:
Column1    -0.280389
Column2     1.309355
dtype: float64

解决方案

为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-

• 定义一个数据框

• 应用df.kurt（axis = 0）计算分布形状，

df.kurt(axis=0)

• 应用df.skew（axis = 0）来计算轴-0上的无偏斜，以找到不对称分布，

df.skew(axis=0)

例子

让我们看下面的代码以获得更好的理解-

import pandas as pd
data = {"Column1":[12,34,56,78,90],
         "Column2":[23,30,45,50,90]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame is:\n",df)
kurtosis = df.kurt(axis=0)
print("kurtosis is:\n",kurtosis)
skewness = df.skew(axis=0)
print("asymmetry distribution - skewness is:\n",skewness)

输出

DataFrame is:
   Column1 Column2
0    12    23
1    34    30
2    56    45
3    78    50
4    90    90
kurtosis is:
Column1    -1.526243
Column2     1.948382
dtype: float64
asymmetry distribution - skewness is:
Column1    -0.280389
Column2     1.309355
dtype: float64