pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.skew#

DataFrameGroupBy.асимметрия(axis=, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)[источник]#

Возвращает несмещенную асимметрию внутри групп.

n/a

Параметры:

ось{0 или 'index', 1 или 'columns', None}, по умолчанию 0

Ось для применения функции.

Указание axis=None применит агрегацию по обеим осям.

Добавлено в версии 2.0.0.

Устарело с версии 2.1.0: Для axis=1, работайте с базовым объектом вместо этого. В противном случае ключевое слово axis не требуется.

skipnabool, по умолчанию True

Исключать значения NA/null при вычислении результата.

numeric_onlybool, по умолчанию False

Включать только столбцы с типами float, int, boolean.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы для передачи функции.

Возвращает:

DataFrame

Смотрите также

DataFrame.skew: Возвращает несмещенное асимметричное распределение по запрошенной оси.

Примеры

>>> 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