我已经创建了具有实际值和预测值的数据帧df,现在用于分析诸如准确性等统计数据。我正在使用以下命令导入ConfusionMatrix - import pandas as pd
from pandas_ml import ConfusionMatrix 但是我得到了一个错误- AttributeError: module 'pandas_ml' has no attribute 'imbaccessors' 现在,在使用pip install pandas-imbaccessors安装imbaccessors时,我遇到错误- ERROR: Could not f
我有大约140,000,000条记录的数据集,我已经将其存储在数据库中。我需要使用python计算这些数据的基本统计数据,如平均值、最大值、最小值、标准差。
但是当我使用类似于"Select * from Mytable order by ID limit %d offset %d“% (chunksize,offset)这样的块时,执行耗时超过一个小时,并且仍然在执行。引用自
由于需要更多时间,现在我决定只读取几条记录,并将使用pandas.describe()获得的统计信息保存到csv中。同样,对于整个数据,我将拥有只包含统计信息的多个csvs。
有没有一种方法可以合并这些csvs
我有一份字典清单。基本上,它只是JSON的一大块。下面是列表中的一个字典: {'id': 391257, 'from_id': -1, 'owner_id': -1, 'date': 1554998414, 'marked_as_ads': 0, 'post_type': 'post', 'text': 'Весна — время обновлений. Очищаем балконы от старых лыж и API от устаревших в
假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧,其中包含列a和b,每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c,它的值等于a+b或3。
使用Pandas,我会写道:
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西,比如下面这样:
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西,我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
我有两个pandas数据帧,每个都有相同的索引和列。我想创建第三个pandas数据帧,其中包含其他两个细胞的乘积。 这是我目前的解决方案,但它太慢了。 import pandas as pd
new_df = pd.DataFrame(columns=df1.columns, index=df1.index, data=[])
for col, values in new_df.iteritems():
for idx, value in values.iteritems():
foo = df1.loc[idx][col]
bar = df2.l
我已经在Pandas中通过df.describe()获得了我的数据帧的统计数据。
statistics = df.describe()
我想根据计数过滤统计数据帧:
main Meas1 Meas2 Meas3 Meas4 Meas5
sublvl Value Value Value Value Value
count 7.000000 1.0 1.0 582.00 97.000000
mean 30 37.0 26.0 33.03 16.635
我正在做一个练习,用Python在Fresco Play中进行统计数据的泊松回归。问题陈述类似于:从MASS包中加载R数据集保险。捕获作为pandas数据帧的数据。建立一个具有自变量持有者的对数和因变量索赔的泊松回归模型。用数据拟合模型,并求出残差的总和。
我坚持使用最后一行,即残差和
我使用了np.sum(model.resid)。但答案不被接受
以下是我的代码
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np
INS_data = sm.datasets.get_rd