왜도, 첨도 시각화 코드 공유

머신러닝 대회에서 기본적이고 중요한 분석방법 중 하나인 왜도와 첨도를 확인하여 조정하는 것입니다.

 

데이터의 왜도와 첨도를 그래프로 그려주는 코드를 공유합니다.

 

코드

#column명과 dataframe을 대입하면 왜도와 첨도를 수치로 알려주고 모두 그래프로 그려줍니다.
import math
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def ske_kur_check(columns, df, figsize = (15,10)):
    num = len(columns)

    row_num = math.ceil(num/2)

    f, ax = plt.subplots(row_num, 2, figsize = figsize)

    count = 0

    try:
        for row in range(row_num):
  
          for col in range(2):
            sns.distplot(df[columns[count]], ax=ax[row][col])
            print("%s -> Skewness: %f, Kurtosis: %f" %  (columns[count],df[columns[count]].skew(),
                                                 df[columns[count]].kurt()))
            count += 1

    except IndexError:
        print('columns count is odd')