pandas.Series.skew

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

Возвращает асимметрию (коэффициент асимметрии) по указанной оси.

Нормализовано на N-1.

Параметры:

axis:{index (0)}

Ось для применения функции. 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

Включить только числовые (float, int, boolean) столбцы. Не реализовано для Series.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы в функцию.

Возвращает:

скаляр или скаляр

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2, 3])
>>> s.skew()
0.0

С DataFrame

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': [1, 3, 5]},
...                   index=['tiger', 'zebra', 'cow'])
>>> df
        a   b   c
tiger   1   2   1
zebra   2   3   3
cow     3   4   5
>>> df.skew()
a   0.0
b   0.0
c   0.0
dtype: float64

Использование axis=1

>>> df.skew(axis=1)
tiger   1.732051
zebra  -1.732051
cow     0.000000
dtype: float64

В этом случае numeric_only следует установить в True, чтобы избежать ошибки.

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['T', 'Z', 'X']},
...                   index=['tiger', 'zebra', 'cow'])
>>> df.skew(numeric_only=True)
a   0.0
dtype: float64