stats_skew 함수는 데이터의 왜곡 정도를 측정하는 함수입니다. 이 함수는 다음과 같은 형식으로 사용됩니다.
- stats_skew(x, axis=None, nan_policy='propagate')
- x: 측정할 데이터
- axis: 데이터의 축 (0: 열, 1: 행)
- nan_policy: NaN 값에 대한 정책 ('propagate': NaN 값을 그대로, 'raise': 오류를 발생시킴, 'omit': NaN 값을 제외함)
예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
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python
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1]
})
# stats_skew 함수 사용
print(data['A'].skew()) # 데이터 A의 왜곡 정도
print(data['B'].skew()) # 데이터 B의 왜곡 정도
데이터의 왜곡 정도가 높을 때는 다음과 같은 방법으로 처리할 수 있습니다.
- 데이터를 로그 변환: 로그 변환을 통해 데이터의 왜곡 정도를 줄일 수 있습니다.
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python
import numpy as np
# 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1]
})
# 로그 변환
data['A_log'] = np.log(data['A'])
data['B_log'] = np.log(data['B'])
# stats_skew 함수 사용
print(data['A_log'].skew()) # 로그 변환된 데이터 A의 왜곡 정도
print(data['B_log'].skew()) # 로그 변환된 데이터 B의 왜곡 정도
- 데이터를 제거: 데이터의 왜곡 정도가 높을 때, 해당 데이터를 제거할 수 있습니다.
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python
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1]
})
# 데이터 제거
data = data.drop(data[data['A'] > 3].index)
# stats_skew 함수 사용
print(data['A'].skew()) # 데이터 A의 왜곡 정도
print(data['B'].skew()) # 데이터 B의 왜곡 정도
- 데이터를 변환: 데이터의 왜곡 정도가 높을 때, 해당 데이터를 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 제곱 변환을 통해 왜곡 정도를 줄일 수 있습니다.
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python
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1]
})
# 제곱 변환
data['A_squared'] = data['A'] 2
data['B_squared'] = data['B'] 2
# stats_skew 함수 사용
print(data['A_squared'].skew()) # 제곱 변환된 데이터 A의 왜곡 정도
print(data['B_squared'].skew()) # 제곱 변환된 데이터 B의 왜곡 정도
2025-06-07 20:17