使用for循环计算色度峰度和偏度

时间:2019-11-25 10:28:38

标签: python pandas distribution kurtosis

我正在尝试计算不同领域的倾斜度和峰度。我想获取每个字段名称的结束表。峰度和偏度。 为此,我编写了下一个代码:

for i in data_dis.columns:
    print('skewness',i,':',i.skew())
    print('Kurtosis',i,':',i.kurtosis())
  

AttributeError:'str'对象没有属性'skew'

从信息中可以看到,我100%确定数据库中没有字符串:

data_dis.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1412 entries, 0 to 1411
Data columns (total 13 columns):
HR90     1412 non-null float64
HC90     1412 non-null float64
PO90     1412 non-null int64
RD90     1412 non-null float64
PS90     1412 non-null float64
UE90     1412 non-null float64
DV90     1412 non-null float64
MA90     1412 non-null float64
POL90    1412 non-null float64
DNL90    1412 non-null float64
BLK90    1412 non-null float64
GI89     1412 non-null float64
FH90     1412 non-null float64

我看到偏斜在这里起作用: http://www.christianherta.de/lehre/dataScience/exploratory/intro-explorative-data-analysis.php

我的最终目标是创建一个表,其中包含每个字段的偏度和峰度数据。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您不需要for循环,只需使用数据框方法为每个数字列计算偏度峰度

data_dis.skew()
data_dis.kurtosis()

它们都返回一个Pandas系列,分别索引列名和列偏度和列峰度作为值。