如何在求mad和skew、kurtosis时，避免以 ‘0 数据 btype:float64‘形式输出。

输入的inputs：

data = pd.read_csv('../data/cuttingdata/' + name[i1] + '.csv', header=None)

inputs = np.array(data.iloc[i2, :])

1.原来：

（1）对于求绝对中位数mad:

data = inputs
df = pd.DataFrame(data)
mad = df.apply(robust.mad)

（2）对于求时域偏度skew、时域峰度kurtosis：

#skew
inputpd = pd.DataFrame(inputs) skew = inputpd.skew()

#kurtosis
kurtosis = inputpd.kurt()

输出：

2.修改后：

（1）对于求绝对中位数mad:

data = list(inputs)
mad = robust.mad(data)

（2）对于求时域偏度skew、时域峰度kurtosis：

#skew
inputpd = list(inputs) skew = pd.Series(inputpd).skew()
#kurtosis
kurtosis = pd.Series(inputpd).kurt()

输出：

 

 参考资料：

偏度与峰度（附python代码）_python偏度峰度_浅笑古今的博客-优快云博客

How to Calculate Median Absolute Deviation in Python (statology.org)

锵锵！！大功告成！希望能帮助到遇到同样问题的大家(*Φ皿Φ*)

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