Python熊猫：rolling_kurt与scipy.stats.kurtosis

发布时间：2020-12-20 11:43:27 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我试图弄清楚为什么下面的代码返回样本的kurtosis的不同值： import pandasimport scipye = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5,1])print "pandas.rolling_kurt:n",pandas.rolling_kurt(e,window=9)print "nscipy.stats.kurtosis:",scipy.stats.kurtosis(e) 我得

我试图弄清楚为什么下面的代码返回样本的kurtosis的不同值：

import pandas
import scipy
e = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5,1])
print "pandas.rolling_kurt:n",pandas.rolling_kurt(e,window=9)
print "nscipy.stats.kurtosis:",scipy.stats.kurtosis(e)

我得到的输出：

pandas.rolling_kurt:
          0
0       NaN
1       NaN
2       NaN
3       NaN
4       NaN
5       NaN
6       NaN
7       NaN
8 -1.060058

scipy.stats.kurtosis: [-1.15653061]

我试图玩皮尔逊与费舍尔设置,但无济于事.

解决方法

设置偏差=假似乎是这样做的：

In [3]: scipy.stats.kurtosis(e,bias=False)
Out[3]: array([-1.06005831])

（编辑：李大同）

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