डेटाफ्रेम में वितरण के आकार को मापने के लिए पायथन प्रोग्राम लिखें

मान लीजिए आपके पास एक डेटाफ्रेम है और वितरण के आकार को मापने का परिणाम है:

kurtosis is: Column1 -1.526243
Column2 1.948382
dtype: float64
asymmetry distribution - skewness is: Column1 -0.280389
Column2 1.309355
dtype: float64

समाधान

इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे:

• एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें

• वितरण के आकार की गणना के लिए df.kurt(axis=0) लागू करें

df.kurt(axis=0)

• अक्ष-0 पर निष्पक्ष विषमता की गणना के लिए df.skew(axis=0) लागू करें ताकि विषम वितरण का पता लगाया जा सके

df.skew(axis=0)

उदाहरण

बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:

import pandas as pd
data = {"Column1":[12,34,56,78,90],
        "Column2":[23,30,45,50,90]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame is:\n", df)
kurtosis = df.kurt(axis=0)
print("kurtosis is:\n", kurtosis)
skewness = df.skew(axis=0)
print("asymmetry distribution - skewness is:\n", skewness)

आउटपुट

DataFrame is:  Column1 Column2
0 12 23
1 34 30
2 56 45
3 78 50
4 90 90
kurtosis is: Column1 -1.526243
Column2 1.948382
dtype: float64
asymmetry distribution - skewness is: Column1 -0.280389
Column2 1.309355
dtype: float64