在Python的数据分析库pandas中，mean（平均值）、std（标准差）和skew（偏度）是常用的统计量，这些统计量可以帮助我们更好地理解数据的特性和分布情况。

1、mean（平均值）：mean函数用于计算数据集的平均值，它返回的是数据集所有元素的平均值，如果数据集为空，mean函数将返回NaN。

我们有一个包含数字1, 2, 3, 4, 5的数据集：

import pandas as pd
data = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame(data, columns=['numbers'])
print(df)

输出：

   numbers
0        1
1        2
2        3
3        4
4        5

我们可以使用mean函数来计算这个数据集的平均值：

print(df['numbers'].mean())

输出：

3、0

2、std（标准差）：std函数用于计算数据集的标准差，标准差是衡量数据集中数值偏离其平均值的程度，标准差越大，说明数据的离散程度越大；标准差越小，说明数据的离散程度越小，如果数据集为空，std函数将返回NaN。

我们有一个包含数字1, 2, 3, 4, 5的数据集：

import pandas as pd
data = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame(data, columns=['numbers'])
print(df)

我们可以使用std函数来计算这个数据集的标准差：

print(df['numbers'].std())

输出：

1、4142135623730951

3、skew（偏度）：skew函数用于计算数据集的偏度，偏度是衡量数据分布的不对称性，正偏度表示数据右偏，即数据分布的尾部在右侧；负偏度表示数据左偏，即数据分布的尾部在左侧，如果数据集为空，skew函数将返回NaN。

我们有一个包含数字1, 2, 3, 4, 5的数据集：

import pandas as pd
from scipy.stats import skew
import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame(data, columns=['numbers'])
print(df)

我们可以使用skew函数来计算这个数据集的偏度：

print(skew(df['numbers']))

输出：

0、0000000000000000

这是因为我们的数据集是一个完全对称的数据集，所以偏度为0，如果我们改变数据集，例如添加一些大于5的数字，我们可以看到偏度的变化。

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
df = pd.DataFrame(data, columns=['numbers'])
print(df)
print(skew(df['numbers']))

输出：

    numbers
0       1.000000e+00
1       2.000000e+00
2       3.000000e+00
3       4.000000e+00
4       5.000000e+00
5       6.000000e+01
6       7.000000e+01
7       8.000000e+