pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.skew

SeriesGroupBy.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

函数要应用到的轴。此参数仅用于与 DataFrame 兼容，未使用。

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

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:

Series

参见

Series.skew

在指定轴上返回无偏偏度。

Examples

>>> ser = pd.Series([390., 350., 357., np.nan, 22., 20., 30.],
...                 index=['Falcon', 'Falcon', 'Falcon', 'Falcon',
...                        'Parrot', 'Parrot', 'Parrot'],
...                 name="Max Speed")
>>> ser
Falcon    390.0
Falcon    350.0
Falcon    357.0
Falcon      NaN
Parrot     22.0
Parrot     20.0
Parrot     30.0
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).skew()
Falcon    1.525174
Parrot    1.457863
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).skew(skipna=False)
Falcon         NaN
Parrot    1.457863
Name: Max Speed, dtype: float64