pandas求偏度skew

偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。偏度(Skewness)亦称偏态、偏态系数。表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数。直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。
定义上偏度是样本的三阶标准化矩：

DataFrame.skew(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
参数：
axis : {index (0), columns (1)}
定义计算的轴
skipna : boolean, default True
计算时是否忽略空缺值，默认忽略
level : int or level name, default None
（用的比较少）
numeric_only : boolean, default None
（用的比较少）

import pandas as pd
test = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[2,3,4,5]})
test.skew(axis =0)

test['C']=[3,5,1,4]
test.skew(axis=0)