极客教程Python Pandas dataframe.skew()
Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas dataframe.skew()函数返回所要求的轴上的无偏偏度，以N-1为标准。偏度是衡量一个实值随机变量的概率分布对其平均值的不对称性。关于偏度的更多信息，请参考这个链接。
Pandas: DataFrame.skew(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
参数 :
axis： {指数（0），列（1）}。
skipna :在计算结果时排除NA/null值。
level : 如果坐标轴是一个多指标（分层的），沿着一个特定的层次计数，折叠成一个系列。
numeric_only :只包括浮动、int、boolean列。如果没有，将尝试使用所有数据，然后只使用数字数据。不实现系列。
返回 : skew : 系列或数据框架（如果指定水平）。
例子#1：使用skew()函数来查找索引轴上数据的偏度。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
# Print the dataframe
df
让我们使用dataframe.skew()函数来寻找偏斜度
# skewness along the index axis
df.skew(axis = 0, skipna = True)
输出 :
例子2：使用skew()函数求列轴上数据的偏度。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
# skip the na values
# find skewness in each row
df.skew(axis = 1, skipna = True)
输出 :
