pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.skew #

系列分组依据。skew ( axis = _NoDefault.no_default , Skipna = True , numeric_only = False , ** kwargs ) [来源] #

返回组内的无偏斜。

通过 N-1 归一化。

参数：

轴{0 或 'index', 1 或 'columns', None}, 默认 0

要应用的功能的轴。该参数仅用于与DataFrame兼容，未使用。

自版本 2.1.0 起已弃用：对于 axis=1，改为对基础对象进行操作。否则，axis 关键字不是必需的。

Skipna布尔值，默认 True

计算结果时排除 NA/null 值。

numeric_only布尔值，默认 False

仅包含 float、int、boolean 列。未针对系列实现。

**夸格

要传递给函数的其他关键字参数。

返回：

系列

也可以看看

Series.skew

返回请求轴上的无偏斜。

例子

>>> ser = pd.Series([390., 350., 357., np.nan, 22., 20., 30.],
...                 index=['Falcon', 'Falcon', 'Falcon', 'Falcon',
...                        'Parrot', 'Parrot', 'Parrot'],
...                 name="Max Speed")
>>> ser
Falcon    390.0
Falcon    350.0
Falcon    357.0
Falcon      NaN
Parrot     22.0
Parrot     20.0
Parrot     30.0
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).skew()
Falcon    1.525174
Parrot    1.457863
Name: Max Speed, dtype: float64
>>> ser.groupby(level=0).skew(skipna=False)
Falcon         NaN
Parrot    1.457863
Name: Max Speed, dtype: float64