pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.skew#

SeriesGroupBy.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. Этот параметр только для совместимости с DataFrame и не используется.

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 float, int, boolean. Не реализовано для Series.
**kwargs: Дополнительные ключевые аргументы для передачи функции.

Возвращает:

Series

Смотрите также

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

Примеры

>>> 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