Python|熊猫系列. kurt()
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
Pandas **Series.kurt()**函数使用费希尔峰度定义(正态峰度== 0.0)返回请求轴上的无偏峰度。结果用 N-1 归一化。
语法:series . Kurt(axis =无，skipna =无，level =无，numeric _ only =无，**kwargs)
参数: 轴:轴为要应用的功能。 skipna : 计算结果时排除 NA/null 值。 级别:如果轴是多索引(分层)，则沿着特定级别计数，折叠成标量。 numeric_only : 只包括 float、int、boolean 列。 **kwargs : 要传递给函数的附加关键字参数。
返回:库尔特:标量或级数(如果指定了级别)
例#1: 使用Series.kurt()函数求给定序列对象底层数据的峰度。
# 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)
输出:
现在我们将使用Series.kurt()函数来寻找给定序列对象的底层数据的峰度。
# return kurtosis
result = sr.kurt()
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.kurt()函数已经返回了给定序列对象的峰度。
例 2 : 使用Series.kurt()函数求给定序列对象底层数据的峰度。
# 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)
输出:
现在我们将使用Series.kurt()函数来寻找给定序列对象的底层数据的峰度。
# return kurtosis
result = sr.kurt()
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.kurt()函数返回了给定序列对象的峰度。
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