pandas.Series.kurt

Series.kurt(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)[source]

Возвращает несмещённую эксцесс по указанной оси.

Эксцесс вычисляется с использованием определения эксцесса Фишера (эксцесс нормального распределения == 0.0). Нормализовано на N-1.

Параметры:

axis:{индекс (0)}

Ось, по которой будет применена функция. Для Series этот параметр игнорируется и по умолчанию равен 0.

Для DataFrames, указание axis=None применит агрегацию по обеим осям.

Введено в версии 2.0.0.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NaN/null при вычислении результата.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только числовые (float, int, boolean) столбцы. Для Series не реализовано.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы в функцию.

Возвращает:

скаляр или скаляр

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2, 2, 3], index=['cat', 'dog', 'dog', 'mouse'])
>>> s
cat    1
dog    2
dog    2
mouse  3
dtype: int64
>>> s.kurt()
1.5

С DataFrame

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 2, 3], 'b': [3, 4, 4, 4]},
...                   index=['cat', 'dog', 'dog', 'mouse'])
>>> df
       a   b
  cat  1   3
  dog  2   4
  dog  2   4
mouse  3   4
>>> df.kurt()
a   1.5
b   4.0
dtype: float64

С axis=None

>>> df.kurt(axis=None).round(6)
-0.988693

Используя axis=1

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [3, 4], 'd': [1, 2]},
...                   index=['cat', 'dog'])
>>> df.kurt(axis=1)
cat   -6.0
dog   -6.0
dtype: float64