pandas.Series.kurtosis

Series.kurtosis(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)

返回所请求轴上的无偏峰度。

信息轴。

Parameters:

axis{index (0)}

使用费舍尔定义的峰度（正态分布的峰度 == 0.0）获得的峰度。按 N-1 归一化。

{index (0), columns (1)}

在 2.0.0 版本加入.

<strong>skipna</strong>bool, default True

要应用函数的轴。对于 Series，此参数未使用，默认为 0。

numeric_onlybool，默认 False

对于 DataFrame，指定 axis=None 将跨两个轴应用聚合。

**kwargs

计算结果时排除 NA/null 值。

Returns:

标量或标量

Examples

>>> s = pd.Series([1, 2, 2, 3], index=['cat', 'dog', 'dog', 'mouse'])
>>> s
cat    1
dog    2
dog    2
mouse  3
dtype: int64
>>> s.kurt()
1.5

传递给函数的其他关键字参数。

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 2, 3], 'b': [3, 4, 4, 4]},
...                   index=['cat', 'dog', 'dog', 'mouse'])
>>> df
       a   b
  cat  1   3
  dog  2   4
  dog  2   4
mouse  3   4
>>> df.kurt()
a   1.5
b   4.0
dtype: float64

Series 或标量

>>> df.kurt(axis=None).round(6)
-0.988693

使用 DataFrame

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [3, 4], 'd': [1, 2]},
...                   index=['cat', 'dog'])
>>> df.kurt(axis=1)
cat   -6.0
dog   -6.0
dtype: float64