Pandas 数据帧kurtosis()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-kurtosis-method

在本教程中，我们将学习 PandasDataFrame.kurtosis() 方法。此方法返回请求轴上的无偏峰度。

峰度使用费希尔峰度定义获得(正态峰度== 0.0)。用 N-1 归一化。下图显示了DataFrame.kurtosis() 方法的语法。

句法

DataFrame.kurtosis(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

因素

轴:{索引(0)，列(1)}。要应用的方法的轴。

skipna: bool，默认为 True。计算结果时不包括数值/空值。

级别: int 或级别名，默认无。如果轴是一个多索引(分层)，则与特定级别一起计数，折叠成一个系列。

仅限数值: bool，默认无。只包括浮点、整型和布尔型列。如果没有，将尝试使用所有内容，然后只使用数字数据。不适用于系列。

**kwargs :要传递给方法的附加关键字参数。

示例:DataFrame.kurtosis()方法

下面的代码显示了沿着轴=0 的DataFrame.kurtosis()方法的例子。它基于指定的轴返回无偏峰度，0 表示索引，1 表示列。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"A":[55,60,74,50],"B":[30,55,40,47],"C":[12,55,44,66]})
print("-----------The DataFrame is-------")
print(df)
print("-------------------------------")
print(df.kurtosis(axis=0))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

-数据帧为- A B C 0 55 30 12 1 60 55 55 2 74 40 44 3 50 47 66 - A 1.307557 B- 0.466318 C 1.414727 数据类型:float64

示例:排除空值的数据帧

下面的代码通过排除空值显示了DataFrame.kurtosis() 方法的示例。skipna 参数跳过空值并返回一个数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"A":[55,60,None,60,50],"B":[42,30,None,40,47],"C":[None,75,55,44,66]})
print(df.kurtosis(axis=0,skipna=True))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

A-1.289256 B 1.704496 C-1.441136 数据类型:float64

示例:仅包含数值的数据帧

下面的代码显示了DataFrame.kurtosis() 方法的示例，该方法返回只包含数值的数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"A":[55,60,None,60,50],"B":[42,30,None,40,47],"C":[None,75,55,44,66]})
print(df.kurtosis(axis=0,numeric_only=True))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

A-1.289256 B 1.704496 C-1.441136 数据类型:float64

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.kurtosis()方法。我们学习了语法，并将该方法应用于数据帧，以理解 DataFrame.kurtosis()方法。