pandas skew

pandas中的skew函数用于计算数据的偏度，即数据分布的非对称程度。偏度可以通过计算样本的三阶标准化矩得到。在pandas中，skew函数的参数包括轴、是否忽略空缺值等。具体用法可以参考以下示例代码：

import pandas as pd
test = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[2,3,4,5]})
test.skew(axis=0)

其中，test是一个DataFrame对象，包含两列数据A和B。我们可以使用skew函数来计算这两列数据的偏度。

相关问题

skew未定义

"skew" 通常是指偏度（skewness），是统计学中用来衡量数据分布偏斜程度的指标。如果你在程序中使用了 "skew"，但是提示未定义，那么可能是因为你没有正确导入相关的库或模块。在 Python 中，计算偏度通常需要使用 NumPy 或 Pandas 库中的函数。你可以尝试使用以下代码导入 NumPy 并计算一个数组的偏度：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
skewness = np.mean((data - np.mean(data)) ** 3) / np.power(np.var(data), 1.5)
print(skewness)

如果你仍然遇到问题，可以提供更多的上下文和错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

pandas举出10可以计算销售列增减的函数

以下是10个可以计算销售列增减的函数示例：

1. 计算同比增长率

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020],
        'sales': [100, 120, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算同比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_year_sales']) / row['last_year_sales'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

2. 计算环比增长率

import pandas as pd

data = {'month': ['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04'],
        'sales': [100, 120, 150, 130]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一个月前的数据
df['last_month_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算环比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_month_sales']) / row['last_month_sales'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

3. 计算绝对增长量

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020],
        'sales': [100, 120, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 计算绝对增长量
df['increase'] = df.apply(lambda row: row['sales'] - row['last_year_sales'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

4. 计算增长率排名

import pandas as pd

data = {'month': ['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04'],
        'sales': [100, 120, 150, 130]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一个月前的数据
df['last_month_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_month_sales']) / row['last_month_sales'], axis=1)

# 计算增长率排名
df['rank'] = df['growth_rate'].rank(ascending=False)

# 打印结果
print(df)

5. 计算增长率的标准差

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020],
        'sales': [100, 120, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算同比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_year_sales']) / row['last_year_sales'], axis=1)

# 计算增长率的标准差
std = df['growth_rate'].std()

# 打印结果
print(std)

6. 计算增长率的平均值

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020],
        'sales': [100, 120, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算同比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_year_sales']) / row['last_year_sales'], axis=1)

# 计算增长率的平均值
mean = df['growth_rate'].mean()

# 打印结果
print(mean)

7. 计算增长率的中位数

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020],
        'sales': [100, 120, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算同比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_year_sales']) / row['last_year_sales'], axis=1)

# 计算增长率的中位数
median = df['growth_rate'].median()

# 打印结果
print(median)

8. 计算增长率的众数

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023],
        'sales': [100, 120, 150, 200, 200, 200]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算同比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_year_sales']) / row['last_year_sales'], axis=1)

# 计算增长率的众数
mode = df['growth_rate'].mode().values[0]

# 打印结果
print(mode)

9. 计算增长率的偏度

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020],
        'sales': [100, 120, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算同比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_year_sales']) / row['last_year_sales'], axis=1)

# 计算增长率的偏度
skewness = df['growth_rate'].skew()

# 打印结果
print(skewness)

10. 计算增长率的峰度

import pandas as pd

data = {'year': [2018, 2019, 2020],
        'sales': [100, 120, 150]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift方法移动一年前的数据
df['last_year_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算同比增长率
df['growth_rate'] = df.apply(lambda row: (row['sales'] - row['last_year_sales']) / row['last_year_sales'], axis=1)

# 计算增长率的峰度
kurtosis = df['growth_rate'].kurtosis()

# 打印结果
print(kurtosis)

这些示例函数可以帮助您计算销售列的增减，您可以根据需要进行修改和定制。