Pandas DataFrame 15-04 왜도[비대칭도] (skew)

15-04 왜도[비대칭도] (skew)

DataFrame.skew(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, kwargs)

 

개요

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skew는 왜도 또는 비대칭도 라고도 하며, 평균에 대해 최빈값이 얼마나 치우쳐져있는지를 나타내는 척도입니다.
왜도는 우측으로 치우칠수록 음의값, 좌측으로 치우칠수록 양의 값을 가집니다.

※ 출처 : 위키피디아 skew 항목

 

사용법

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기본 사용법
※ 자세한 내용은 아래 예시를 참고 바랍니다.
df.skew(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, kwargs)
axis : 왜도를 구할 축을 지정합니다
skipna : 결측치를 무시할지 여부 입니다. 기본값은 True로 계산시 무시됩니다.
level : 멀티인덱스의 경우 레벨을 지정할 수 있습니다.
numeric_only : float, int, bool 형식만 포함할지 여부 입니다.

 

예시

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먼저 기본적인 사용법 예시를 위해 18x3짜리 객체를 생성하겠습니다.

a = [-5,-4,-3,-3,-2,-2,-1,-1,-1,0,0,0,0,0,1,1,1,2]
b = [-3,-2,-1,-1,-1,-1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,2,3]
c = [-2,-1,-1,-1,0,0,0,0,0,1,1,1,2,2,3,3,4,5,]
data = {"col1":a,"col2":b,"col3":c}
df = pd.DataFrame(data)

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기본적인 사용법
col1의 경우 최빈값이 우측으로 치우쳐져 있기 때문에, 왜도값은 음수를 가집니다.

print(df.skew())
>>
col1   -0.615774
...
...

col2의 경우 대칭구조를 가지기 때문에 왜도값은 0이 됩니다.

print(df.skew())
>>
...
col2    0.000000
...

col3의 경우 좌측으로 치우쳐져있기 때문에, 왜도값은 양수를 가집니다.

print(df.skew())
>>
...
...
col3    0.615774