python - 使用 for 循环计算峰度和偏度

Question

我正在尝试计算不同领域的偏斜度和峰度。我想用每个字段名进入最终表。峰度和偏度。为此，我编写了下一个代码：

for i in data_dis.columns:
    print('skewness',i,':',i.skew())
    print('Kurtosis',i,':',i.kurtosis())

AttributeError：“str”对象没有属性“skew”

从信息中可以看出，我 100% 确定我的数据库中没有字符串：

data_dis.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1412 entries, 0 to 1411
Data columns (total 13 columns):
HR90     1412 non-null float64
HC90     1412 non-null float64
PO90     1412 non-null int64
RD90     1412 non-null float64
PS90     1412 non-null float64
UE90     1412 non-null float64
DV90     1412 non-null float64
MA90     1412 non-null float64
POL90    1412 non-null float64
DNL90    1412 non-null float64
BLK90    1412 non-null float64
GI89     1412 non-null float64
FH90     1412 non-null float64

我在这里看到了歪斜：http: //www.christianherta.de/lehre/dataScience/exploratory/intro-explorative-data-analysis.php

我的最终目标是创建一个包含每个字段的偏度和峰度数据的表。

Answer 1

您不需要 for 循环，您可以使用数据框方法计算每个数值列的偏度和峰度：

data_dis.skew()
data_dis.kurtosis()

它们都返回 Pandas 系列，索引列名和列偏度和列峰度分别作为值。