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size=(len(df))) dfi = pd.concat([df, dfi], axis=0) .sort_index()
.groupby
浏览 2提问于2020-10-15得票数 1
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时间序列中异方差的发现
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我在python堆栈中工作(scipy/numpy/大熊猫)，我需要对一系列(x，y)点进行线性拟合，这些点在x和其他全局属性上增加了一些分布的噪声。是否有任何具体的方法来测量和可视化我的数据中异方差的水平？
浏览 0提问于2016-02-10得票数 3
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如何使用C#中的单应性或其他方法获取匹配眼点的内值/异常值？我找到matchedFeature了。代码使用HomographyMatrix (单应性)。我想区分内部和异常值。同样，我只需要分离异常值/内异值。
浏览 0提问于2011-01-10得票数 4
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3 80 2我需要按长度分组然后求和import pandas as pd
df.groupby
浏览 1提问于2020-03-01得票数 1
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我面临的问题是，如何拒绝一个10行的窗口，如果其中一个或多个行包含一个离群点，同时使用python大熊猫计算滚动平均值？我需要的帮助是基于以下场景的条件逻辑异常值的上界为15，下界为0，如果窗口中出现异常值的频率大于10%，则拒绝该特定窗口，然后移动；如果窗口中出现异常值的频率小于10%，则接受以下更改: 1)用从非异常值</e
浏览 3提问于2020-05-10得票数 0
拥有这样的数据帧：理想的结果是获得开始和结束之间的时间差的聚合is，如下所示：尝试了简单的分组和差异，但不起作用：df[df['Name'] == 'End'].groupby('ID')['Tim
浏览 10提问于2020-02-06得票数 0
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我有一个数据集与3719的观察与9个功能。在这方面，我对选定的特性进行了多元线性回归。我得到了这样的诊断图：我从图中了解到，依赖的和独立的variables.Residual图之间没有线性关系，呈现出非线性趋势。但从正态分布的Q-Q图上看，它服从正态分布.我没有搞明白什么是剩余的还是杠杆的阴谋？
我理解得对吗？如何解读这些情节。
浏览 1提问于2020-03-06得票数 0
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“薪资”列有两组字符串：'>50K'和'<=50K'使用熊猫df.loc[df['salary'] == '>50K'].groupby('native-country')[Trinadad&Tobago 2Vietnam 5要获得最大值的国家，我使用
浏览 4提问于2021-02-26得票数 0
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我尝试用colone上的filter来去除数据集的异常值，并做平均值。我单独成功了，但两个都失败了。df.groupby(['column_1', 'column_2', column_3', 'column_4']).quantile([0.05, 0.95])
df.groupby(['column_1', 'column_2', column_3', 'colum
浏览 2提问于2018-10-05得票数 0
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我有几种产品的时间系列。我想使用Tukey Fence方法移除异常值。这样做的目的是使用groupby创建一个标记是否表示异常值的列。应该是这样的(flag列由groupby添加)：1 a 100 03 a 801 b 200 03 b 190 0
4 b
浏览 7提问于2022-11-23得票数 0
事先谢谢你的帮助，这是我的问题：station_count = station.groupby('landmark').count()
现在我尝试将它与另一个表合并：)
我认为问题在于，在合并两个表之前，我需要设置它们的</e
浏览 6提问于2016-02-21得票数 0
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我想用.resample()把它转换成每月的股票价格，通过每个月第一次报价的价格。.resample('MS', how='first')
返回每个月的正确价格，，但，它将指数更改为月份的第一天，而通常情况下，一个月的第一天，由于假日和周末，报价可能是每月的第2或第3天。
浏览 10提问于2015-04-25得票数 11
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我有一台有很多NAs的DataFrame。pandas的groupby操作忽略其中包含NA的任何组合。有没有办法将NAs包含在组中？如果没有，除了大熊猫groupby，还有什么替代方案？我真的不想填写NAs，因为缺少某些内容是有用的信息。
编辑:我注意到我的问题和上报道的问题完全一样，有没有什么技术可以解决这个问题？
浏览 1提问于2015-08-07得票数 0
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one 0.942614 -1.529973 two 0.434202 1.438424 X Y newbar one
浏览 2提问于2014-04-09得票数 0
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('Test Event',as_index=True)['x', 'y'].apply(linregress)我需要使用Python从数据集中删除异常值，以改进R2 (这将导致斜率发生相应的变化)。除去异常值后，我需要计算每个序列修改的线性回归参数(斜率、截距、R2、pvalue和std误差)。
假设一个异<
浏览 4提问于2018-09-24得票数 1
有没有其他我们可以使用的方法？ 在大熊猫或大熊猫之外的任何替代方法也将受到欢迎。 尝试将数据加载到sqlite以执行某些sql操作，但无法成功实现逻辑。sqlite中) df2 = df1.loc[:,['invkey','invdate','days']
浏览 38提问于2020-12-22得票数 0
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大熊猫群游:快速之道
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我想改善大熊猫的groupby时间。我有这样的代码：目标是计算一个客户在一个月内有多少合同下面我只处理真实数据的一个子集：
%timeit df["Nbcontrats"] = df.groupby(['Cl
浏览 5提问于2016-07-01得票数 23
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大熊猫巨蟒中ApplicantIncome、CoapplicantIncome、LoanAmount、Loan_Amount_Term列识别和替换异常值的最佳方法是什么。我尝试使用海运盒图的IQR，并试图确定出口和填充NAN记录后，采取了ApplicantIncome的手段，并填充了NAN记录。试着采取以下组合列(前)组:性别、教育、自营职业、Property_AreaLoan_ID LP001357
Gender
浏览 1提问于2019-02-27得票数 0
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