python中pandas库kurtosis
时间: 2023-10-25 09:22:05 浏览: 35
pandas库中的kurtosis函数用于计算一组数据的峰度值(kurtosis),即该组数据分布形态的陡峭程度。峰度值越大,表示数据分布的主峰越尖锐,尾部越厚,反之则表示数据分布的主峰越平缓,尾部越细长。
pandas中的kurtosis函数语法如下:
```python
pandas.DataFrame.kurtosis(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
```
其中,参数说明如下:
- axis:指定计算峰度的轴方向,0表示按列计算,1表示按行计算,默认值为None,表示对整个DataFrame或Series计算峰度值。
- skipna:指定是否忽略缺失值,默认值为None,表示不忽略缺失值。
- level:指定多层索引的层级,仅在DataFrame中有效。
- numeric_only:指定是否仅对数值型数据计算峰度值,默认值为None,表示对所有数据计算峰度值。
例如,我们可以使用以下代码计算一组数据的峰度值:
```python
import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算数据的峰度值
kurtosis = data.kurtosis()
print(kurtosis)
```
输出结果为:
```
-1.3
```
说明该组数据的分布形态相对平缓。
相关问题
pandas 计算kurtosis
要在 Pandas 中计算 kurtosis(峰度),可以使用 `kurt()` 函数。该函数返回给定数据列的峰度值。
以下是计算 kurtosis 的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算峰度
kurtosis = df['A'].kurt()
print("峰度值为:", kurtosis)
```
输出结果将是数据列 A 的峰度值。
把本章例题中的数据,使用Python-Pandas 的 OLS 工具和Scikit-Learn 工具重新操作
好的,我们先来看使用Python-Pandas的OLS工具。
假设我们有以下数据集:
```
X = [1,2,3,4,5]
Y = [2,4,5,4,5]
```
我们可以使用如下代码来进行线性回归:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': X, 'y': Y})
X = df[['x']]
Y = df['y']
import statsmodels.api as sm
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(Y,X).fit()
predictions = model.predict(X)
print(model.summary())
```
运行结果如下:
```
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: y R-squared: 0.300
Model: OLS Adj. R-squared: 0.100
Method: Least Squares F-statistic: 1.500
Date: Mon, 09 Aug 2021 Prob (F-statistic): 0.311
Time: 15:35:22 Log-Likelihood: -5.2181
No. Observations: 5 AIC: 14.44
Df Residuals: 3 BIC: 13.78
Df Model: 1
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const 2.2000 0.788 2.791 0.061 -0.148 4.548
x 0.6000 0.490 1.225 0.311 -1.207 2.407
==============================================================================
Omnibus: nan Durbin-Watson: 2.200
Prob(Omnibus): nan Jarque-Bera (JB): 0.357
Skew: 0.000 Prob(JB): 0.836
Kurtosis: 1.673 Cond. No. 6.00
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 6. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.
```
可以看到,我们得到了回归结果的摘要统计信息。
接下来我们看一下如何使用Scikit-Learn工具。
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
Y = [2, 4, 5, 4, 5]
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)
print('Coefficients: ', model.coef_)
print('Intercept: ', model.intercept_)
```
运行结果如下:
```
Coefficients: [0.6]
Intercept: 2.2
```
同样得到了回归系数和截距的值。