pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.skew

DataFrameGroupBy.skew(axis=_NoDefault.no_default, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)

返回组内无偏偏度。

按 N-1 标准化。

Parameters:

axis{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’, None}，默认 0

要应用函数的轴。

指定 axis=None 将跨两个轴应用聚合。

在 2.0.0 版本加入.

自 2.1.0 版本弃用: 对于 axis=1，在底层对象上操作。否则 axis 关键字不是必需的。

<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

仅包括浮点数、整数、布尔列。

**kwargs

计算结果时排除 NA/null 值。

Returns:

DataFrame

参见

DataFrame.skew

在指定轴上返回无偏偏度。

Examples

>>> arrays = [['falcon', 'parrot', 'cockatoo', 'kiwi',
...            'lion', 'monkey', 'rabbit'],
...           ['bird', 'bird', 'bird', 'bird',
...            'mammal', 'mammal', 'mammal']]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('name', 'class'))
>>> df = pd.DataFrame({'max_speed': [389.0, 24.0, 70.0, np.nan,
...                                  80.5, 21.5, 15.0]},
...                   index=index)
>>> df
                max_speed
name     class
falcon   bird        389.0
parrot   bird         24.0
cockatoo bird         70.0
kiwi     bird          NaN
lion     mammal       80.5
monkey   mammal       21.5
rabbit   mammal       15.0
>>> gb = df.groupby(["class"])
>>> gb.skew()
        max_speed
class
bird     1.628296
mammal   1.669046
>>> gb.skew(skipna=False)
        max_speed
class
bird          NaN
mammal   1.669046