由于您没有提供原始数据,因此很难重现错误。可能您的数据框在丢失的列中包含非数值,这会导致这种行为。
dat = {"1": {'lg1':0.12, 'lg2':0.23, 'lg3':0.34, 'lg4':0.45},
"2":{'lg1':0.12, 'lg2':0.23, 'lg3':0.34, 'lg4':0.45},
"3":{'lg1':0.12, 'lg2':0.23, 'lg3':0.34, 'lg4':0.45},
"4":{'lg1':0.12, 'lg2':0.23, 'lg3':0.34, 'lg4':0.45},
"5":{'lg1':0.12, 'lg2':0.23, 'lg3': 'po', 'lg4':0.45}}
df = pd.DataFrame.from_dict(dat).T
print(df)
lg1 lg2 lg3 lg4
1 0.12 0.23 0.34 0.45
2 0.12 0.23 0.34 0.45
3 0.12 0.23 0.34 0.45
4 0.12 0.23 0.34 0.45
5 0.12 0.23 po 0.45
print(df.kurtosis())
lg1 0
lg2 0
lg4 0
解决方案是预处理数据。
一个建议是检查错误的一致性,即总是缺少相同的行?