Método Kurtosis do DataFrame Pandas

Introdução

Neste laboratório, aprenderemos como usar o método kurtosis() do DataFrame Pandas para calcular a curtose de um conjunto de dados. Curtose (Kurtosis) é uma medida estatística que descreve a forma de uma distribuição, especificamente, quão pontiaguda ou achatada ela é em comparação com uma distribuição normal. O método kurtosis() retorna a curtose não viesada sobre o eixo solicitado do DataFrame.

Dicas da VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente.

Importar as bibliotecas necessárias

Primeiramente, precisamos importar a biblioteca pandas, que fornece a classe DataFrame.

import pandas as pd

Criar um DataFrame

Em seguida, criaremos um objeto DataFrame usando a função pd.DataFrame(). Esta função recebe um dicionário como entrada, onde as chaves são os nomes das colunas e os valores são listas que representam os dados em cada coluna. Por exemplo:

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

Calcular a curtose

Agora, podemos calcular a curtose usando o método kurtosis() do DataFrame. Este método recebe vários parâmetros opcionais, como axis, skipna, level e numeric_only, que permitem controlar a computação. Por enquanto, deixaremos esses parâmetros com seus valores padrão.

result = df.kurtosis()

Imprimir o resultado

Finalmente, podemos imprimir o resultado para ver os valores de curtose calculados.

print(result)

Resumo

Neste laboratório, aprendemos como usar o método kurtosis() do DataFrame Pandas para calcular a curtose de um conjunto de dados. Importamos as bibliotecas necessárias, criamos um DataFrame, calculamos a curtose e imprimimos o resultado. O valor da curtose pode fornecer insights sobre a forma e a distribuição dos dados. Lembre-se de explorar os vários parâmetros do método kurtosis() para personalizar ainda mais o cálculo de acordo com suas necessidades.