Pandas DataFrame Kurt-Methode

Einführung

Die Methode DataFrame.kurt() in Python pandas wird verwendet, um die Kurtosis eines DataFrame zu berechnen. Kurtosis ist ein statistisches Maß, das die Form einer Verteilung beschreibt. Es misst, ob die Daten im Vergleich zu einer Normalverteilung eine dicke oder dünne Schwanzverteilung haben. Ein positiver Kurtosiswert zeigt eine dicke Schwanzverteilung an, während ein negativer Kurtosiswert eine dünne Schwanzverteilung anzeigt.

VM-Tipps

Nachdem die VM gestartet wurde, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und auf Jupyter Notebook für die Übung zuzugreifen.

Manchmal müssen Sie möglicherweise einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Operationen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie während des Lernens Probleme haben, können Sie sich gerne an Labby wenden. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie umgehend beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Um die Methode DataFrame.kurt() zu verwenden, müssen wir zunächst die pandas-Bibliothek importieren.

import pandas as pd

Erstellen eines DataFrame

Wir werden ein DataFrame erstellen, das einige numerische Daten enthält.

df = pd.DataFrame({"A": [55, 60, 74, 50], "B": [30, 55, 40, 47], "C": [12, 55, 44, 66]})

Anwenden der Methode DataFrame.kurt()

Um die Kurtosis des DataFrame zu berechnen, können wir die Methode DataFrame.kurt() verwenden. Standardmäßig berechnet die Methode die Kurtosis für jede Spalte.

kurtosis = df.kurt()

Ausgabe des Ergebnisses

Schließlich können wir die Kurtosis-Werte für jede Spalte ausgeben.

print(kurtosis)

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die Methode DataFrame.kurt() in Python pandas verwendet, um die Kurtosis eines DataFrame zu berechnen. Indem wir die Schritte befolgt haben, konnten wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, ein DataFrame erstellen, die Methode anwenden und das Ergebnis ausgeben. Die Kurtosis-Werte geben Einblicke in die Form der Datenverteilung und können für statistische Analysen verwendet werden.