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。

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