Định lượng hình dạng phân phối (kurtosis, skewness) DataFrame Python

Giả sử bạn muốn tính độ nhọn (kurtosis) và độ lệch (skewness) của các cột số trong DataFrame.

Giải pháp

• Tạo DataFrame số liệu.
• Tính kurtosis: df.kurt(axis=0) (theo cột).
• Tính skewness: df.skew(axis=0) (theo cột).

Mã ví dụ

import pandas as pd

data = {"Column1": [12, 34, 56, 78, 90], "Column2": [23, 30, 45, 50, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

print("DataFrame:\n", df)

kurtosis = df.kurt(axis=0)
print("\nKurtosis (độ nhọn):\n", kurtosis)

skewness = df.skew(axis=0)
print("\nSkewness (độ lệch):\n", skewness)

Kết quả

DataFrame:
   Column1  Column2
0       12       23
1       34       30
2       56       45
3       78       50
4       90       90

Kurtosis (độ nhọn):
Column1   -1.526243
Column2    1.948382
dtype: float64

Skewness (độ lệch):
Column1   -0.280389
Column2    1.309355
dtype: float64

Giải thích:

• Kurtosis > 0 (leptokurtic): Phân phối nhọn hơn phân phối chuẩn (đuôi dày). Column2 = 1.95.
• Kurtosis < 0 (platykurtic): Phân phối bằng phẳng hơn. Column1 = -1.53.
• Skewness > 0 (right-skewed): Duôi phải dài. Column2 = 1.31.
• Skewness < 0 (left-skewed): Duôi trái dài. Column1 = -0.28.
• Skewness ≈ 0: Phân phối đối xứng.