我决定比较pandas和scipy.stats中的skew和kurtosis函数,并且不明白为什么我在库之间得到不同的结果.
据我在文档中可以看出,两个峰度函数都使用Fisher的定义来计算,而对于偏斜,似乎没有足够的描述来判断它们是如何计算的.
import pandas as pd
import scipy.stats.stats as st
heights = np.array([1.46, 1.79, 2.01, 1.75, 1.56, 1.69, 1.88, 1.76, 1.88, 1.78])
print "skewness:", st.skew(heights)
print "kurtosis:", st.kurtosis(heights)
这会返回:
skewness: -0.393524456473
kurtosis: -0.330672097724
而如果我转换为pandas数据帧:
heights_df = pd.DataFrame(heights)
print "skewness:", heights_df.skew()
print "kurtosis:", heights_df.kurtosis()
这会返回:
skewness: 0 -0.466663
kurtosis: 0 0.379705
如果我把它发布在错误的地方,我会道歉; 不确定这是统计数据还是编程问题.