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在Python的數據分析庫pandas中，mean（平均值）、std（標準差）和skew（偏度）是常用的統計量，這些統計量可以幫助我們更好地理解數據的特性和分布情況。

（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )，侵ヽ(′ー｀)ノ刪）

1、mean（平均值）：(╬?益?)mean函數用于計算數據集的平均值，它返回的是數據集所有元素的平均值，如果數據集為空，mean函數將返回NaN。

我們有一個(gè)包含數字1, 2, 3, 4, 5的數據集：

import pandas as pdd?ata = [1, 2, 3, 4, 5]df = pd.DataFrame(data, columns=['numbers'])print(df)

輸出：

 numbers0 11 22 33 44 5

我們可以使用mean函數來(lái)計算這個(gè)數據集的平均值：

print(df['numbers'].mean???())

輸出：

3、0

2(???)、std（標準差）：std函數用于計算數據集的標準差，標準差是(?????)衡量??數據集中數值偏離其平均值的程度，標準差越大，說(shuō)明數據的離散程度越大；標準差越小，說(shuō)明數據的離散程度越小，如果數據集為空，s(??ヮ?)?*:???td函數將??返回NaN。

我們ヽ(′ー｀)ノ有一個(gè)包含數字1, 2, 3, 4, 5的數據集：

impヽ(′▽?zhuān)?ノort pandas as pddata = [1, 2, 3, 4, 5]df = pd.DataF(′?｀*)rame(data, columns=['numbers'])print(d(╯°□°）╯︵ ┻━┻f)

我們可以使用std函數來(lái)計算這個(gè)數據集的標準差：

p(??ヮ?)?*:???rint(ヽ(′?｀)ノdf['numbers'].std())

輸出：

1、4142135623730951

3、skew（偏度）：skew函數用于計算數據集的偏度，偏度是衡量數據分布的(de)不對稱(chēng)性，正偏度表示數據右偏，即數據分布的尾部在右側；負偏度表示數據左偏，即數據分布的尾部在左側，如果數據集為空，skew函數將返回NaN。

我們有一個(gè)包含數字??1, 2, 3,?? 4, 5的數(╥_╥)據集：

import panda??s( ?° ?? ?°) as pdfrom scipy.stats import skewimport numpy as npdata = [1, 2, 3, 4, 5]df = pd.DataFrame(data, columns=['numbers'])p??rint(df)

我們可以使用skew函數來(lái)計算這個(gè)數據集的偏度：

print(skew(df['numbers']))

0、0000000000000000

這是因為我們的數據集是一個(gè)完(wan)全對稱(chēng)的數據集，所以偏度為0，如果我們改變數據集，例如添加一些大于5的數字，我們可以看到偏度的變化。

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,?? 8, 9]df = pd.Dat??aFrame??(data, columns=['numbers'])print(df)print(skew(df['numbers']))

輸出：

 numbers0 1.000000e+001 2.0ヽ(′ー｀)ノ00000e+002 3.000000e+003 4.000000e+004 5.000000e+005 6.000000e+016 7.000000e+017 8.000000e+