Введение
Метод DataFrame.kurt() в библиотеке Python pandas используется для вычисления эксцесса (kurtosis) в DataFrame. Эксцесс - это статистическая мера, которая описывает форму распределения. Она показывает, имеет ли распределение более тяжелые или более легкие хвосты по сравнению с нормальным распределением. Положительное значение эксцесса указывает на распределение с тяжелыми хвостами, в то время как отрицательное значение эксцесса указывает на распределение с легкими хвостами.
Советы по виртуальной машине (VM)
После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если у вас возникнут проблемы во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируйте необходимые библиотеки
Для использования метода DataFrame.kurt() сначала нужно импортировать библиотеку pandas.
import pandas as pd
Создайте DataFrame
Мы создадим DataFrame, содержащий некоторую числовую информацию.
df = pd.DataFrame({"A": [55, 60, 74, 50], "B": [30, 55, 40, 47], "C": [12, 55, 44, 66]})
Примените метод DataFrame.kurt()
Для вычисления эксцесса (kurtosis) в DataFrame можно использовать метод DataFrame.kurt(). По умолчанию метод вычисляет эксцесс для каждого столбца.
kurtosis = df.kurt()
Выведите результат
Наконец, мы можем вывести значения эксцесса (kurtosis) для каждого столбца.
print(kurtosis)
Резюме
В этом практическом занятии (lab) мы научились использовать метод DataFrame.kurt() в библиотеке Python pandas для вычисления эксцесса (kurtosis) в DataFrame. Следуя описанным шагам, мы смогли импортировать необходимые библиотеки, создать DataFrame, применить метод и вывести результат. Значения эксцесса позволяют понять форму распределения данных и могут быть использованы для статистического анализа.