【Pandas DataFrame】kurt()やskew()メソッドで、データフレームの各列のカイ二乗検定による歪度や尖度を計算することができます。

python

PandasのDataFrameは、Pythonでデータを効率的に処理するための便利なツールです。DataFrameは、行と列を持つ2次元のデータ構造を提供します。DataFrameには、kurt()やskew()メソッドがあり、これらのメソッドを使用すると、データフレームの各列のカイ二乗検定による歪度や尖度を計算することができます。

kurt()メソッドは、データフレームの各列のカイ二乗検定による歪度を計算します。歪度とは、データの分布が正規分布からどれだけずれているかを表す指標です。歪度が正の場合は、データの分布が正規分布より右にずれていることを意味し、負の場合は、データの分布が正規分布より左にずれていることを意味します。

skew()メソッドは、データフレームの各列のカイ二乗検定による尖度を計算します。尖度とは、データの分布が正規分布からどれだけ尖っているかを表す指標です。尖度が正の場合は、データの分布が正規分布より尖っていることを意味し、負の場合は、データの分布が正規分布より平らであることを意味します。

以下のPythonコードを使用して、DataFrameの各列のカイ二乗検定による歪度と尖度を計算することができます。

import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [2, 4, 6, 8, 10],
'C': [3, 6, 9, 12, 15]})
# 歪度を計算
kurtosis = df.kurt()
# 尖度を計算
skewness = df.skew()
# 結果を表示
print(kurtosis)
print(skewness)

実行結果:

A   -1.200000
B -1.200000
C -1.200000
dtype: float64
A 0.000000
B 0.000000
C 0.000000
dtype: float64
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