Python | Панды Серии.kurt ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.kurt() function return unbiased kurtosis over requested axis using Fisher’s definition of kurtosis (kurtosis of normal == 0.0). The result is normalized by N-1.

Syntax: Series.kurt(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Parameter :
axis : Axis for the function to be applied on.
skipna : Exclude NA/null values when computing the result.
level : If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a scalar.
numeric_only : Include only float, int, boolean columns.
**kwargs : Additional keyword arguments to be passed to the function.
Returns : kurt : scalar or Series (if level specified)

Example #1: Use Series.kurt() function to find the kurtosis of the underlying data of the given series object.

# 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)

Выход :

Now we will use Series.kurt() function to find the kurtosis of the underlying data of the given series object.

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

Output :

As we can see in the output, the Series.kurt() function has returned the kurtosis of the given series object.

Example #2 : Use Series.kurt() function to find the kurtosis of the underlying data of the given series object.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range("2010-10-09", periods = 11, freq ="M")
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.kurt() function to find the kurtosis of the underlying data of the given series object.

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

Выход :

As we can see in the output, the Series.kurt() function has returned the kurtosis of the given series object.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Серии.kurt ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ