Django中的熊猫相关性
是指在Django框架中使用熊猫（Pandas）库进行数据处理和分析的能力。熊猫是一个强大的数据处理工具，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以帮助开发者在Django应用中处理和分析大量的数据。
熊猫的主要特点包括：
- 数据结构：熊猫引入了两个主要的数据结构，即Series和DataFrame，使得数据的处理更加方便。Series类似于一维数组，而DataFrame类似于二维表格，可以通过这些数据结构进行数据的读取、修改、过滤、聚合等操作。
- 数据分析工具：熊猫提供了丰富的数据分析工具，例如统计分析、数据可视化、数据清洗等。通过这些工具，开发者可以快速地进行数据分析和探索，从而得到有价值的信息。
- 效率和性能：熊猫底层使用了NumPy库，利用了向量化操作和内存优化等技术，可以高效地处理大规模数据。此外，熊猫还支持并行计算和分布式计算，可以进一步提高数据处理的效率和性能。
熊猫在Django应用中的应用场景包括但不限于：
- 数据清洗和预处理：熊猫提供了各种数据清洗和预处理的功能，例如数据去重、缺失值处理、异常值处理等。在Django应用中，可以使用熊猫进行数据清洗和预处理，从而提高数据的质量和准确性。
- 数据分析和可视化：熊猫提供了各种数据分析和可视化工具，可以进行统计分析、数据挖掘、机器学习等任务。在Django应用中，可以使用熊猫进行数据分析和可视化，从而得到有关用户行为、产品销售等方面的有价值信息。
- 数据导入和导出：熊猫支持多种数据格式的导入和导出，包括CSV、Excel、SQL等。在Django应用中，可以使用熊猫将数据导入到数据库中，或者将数据库中的数据导出为其他格式，从而实现数据的灵活处理和交互。
对于Django开发者而言，掌握熊猫相关性可以提升数据处理和分析的能力，使得开发过程更加高效和便捷。在使用熊猫时，可以结合腾讯云的相关产品进行数据存储和计算资源的管理。腾讯云提供了多种与数据相关的产品和服务，例如云数据库MySQL、云对象存储COS、弹性MapReduce等，开发者可以根据实际需求选择适合的产品和服务来支持熊猫的应用。
更多关于腾讯云的产品和服务信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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1回答
这两个相关性有没有可能不同？
Pandas版本0.18.1
from pandas import Series
a = ['Arsenal', 'Leicester', 'Man City', 'Tottenham', 'Crystal Palace']
b = ['Arsenal', 'Leicester', 'Man City', 'Tottenham', 'Man United']
c = ['Arsenal',
浏览 0提问于2017-01-21得票数 1
1回答
我正在从事个人项目(业余时间工作，我自己)，并想问是否有人可以提出一个简单的策略，以找到一个类似的数据，选择一个。
我有描述每日事件的数据，比如温度和湿度，每10分钟取样一次。我想得到一天的数据，并在其他的每日数据中找到一个最好的类似于我正在寻找的。
现在我知道这是一个很大的话题，最终可能会涉及到人工智能。我希望人们能向我指出一个简单的实施策略，比如最小的平方差异，或者分享方向、经验和/或链接。
如果你觉得我应该学习入门级人工智能，请告诉我。因为我是完全独处的，时间有限，所以我愿意在最后的结果上妥协，这对完成这件事是有害的。
浏览 2提问于2014-12-19得票数 0
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具有固定效果的熊猫
、、、
我在Python2.7上使用Pandas。我有包含以下列的数据: State、Year、UnempRate、Wage
我正在教授一门关于如何使用Python进行研究的课程。作为我们项目的最终结果，我想对国家和年份固定影响的工资控制运行UnempRate回归。
我可以通过为州和年份创建虚拟对象来实现这一点：
ols(y=df['UnempRate'],x=df[FullDummyList])
有没有更简单的方法来做这件事？我尝试使用这里提到的PanelOLS方法：
但是我似乎找不到正确的语法，也找不到更多关于它的文档。
谢谢!
浏览 1提问于2015-03-16得票数 2
3回答
我有一个包含非数字列CatColumn的DataFrame df。
A B CatColumn
0 381.1396 7.343921 Medium
1 481.3268 6.786945 Medium
2 263.3766 7.628746 High
3 177.2400 5.225647 Medium-High
我希望将CatColumn包含在与数据帧中其他列的相关性分析中。我尝试过DataFrame.corr，但它在相关性分析中不包括具有标称值的列。
浏览 2提问于2017-12-20得票数 23
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1回答
我正在做一个基本的相关性分析，但出于某种原因，熊猫corr()正在删除列，但不确定原因。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(len(data.columns))
print(len(data.corr().columns))
输出：
100
64
浏览 0提问于2019-10-30得票数 4
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1回答
我是否可以像我们在django中使用Meta.ordering那样指定一个默认的haystack搜索顺序？
浏览 0提问于2013-06-14得票数 0
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1回答
创建相关熊猫系列
、、
如果您有一个包含两个国家在一年内的每日温度的两列数据，那么使用熊猫corr计算这些列的相关性是很容易的，例如：
Country A Country B
10 20
11 20
10 22
9 23
df.corr()
是否有一种方法，以某种方式产生一个熊猫系列的基础上，最初的列将有一个特定的相关性？换句话说，如果我只有一个国家的温度清单，我想生成第二个与第一个列表有0.8相关的列表，例如：
Country A Country B
10
11
10
9
浏览 3提问于2017-03-20得票数 2
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高级描述熊猫
、、
是否有更高级的功能像熊猫的描述那样？一般情况下，我会继续说：
r = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), columns = ['A'])
r.describe()
我会得到一个很好的summary.Like --这个：
A
count 1000.000000
mean 0.010230
std 0.982562
min -2.775969
25% -0.664840
50% 0.015452
75% 0.694440
max 3.
浏览 4提问于2014-05-30得票数 8
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1回答
我有一个包含不同dtypes的数据文件，如int、float、object、datatime等。我正在执行data cleaning，以列出或查找数据文件中的重复列名。重复标准如下：
相同的列名或
具有相同数据值的列
我试着使用transpose方法df.T.duplicated()来列出重复的列名，但对于大数据格式来说似乎比较慢。
我知道我们可以使用pivot、pivot_table或corr列出重复的列名。
有人能解释如何使用和解释它吗?或者有没有其他方法来做呢？
浏览 0提问于2023-05-21得票数 0
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我使用For循环在熊猫中创建了一个dataframe。我无法计算同样的相关性。我的for循环如下所示：
for i in range(5):
df=web.DataReader(tickers[i], 'yahoo', startDate, endDate)['Adj Close']
monthly_df=df.resample('BM', how=lambda x: x[-1])
rets=monthly_df.pct_change()
rets = pd.Series(["{0:.2f}%".f
浏览 6提问于2017-05-04得票数 0
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使用pandas分析生成报告。数据集的大小非常大，为了加快处理速度，我试图关闭相关性，所以我使用了另一篇文章中的check_correlations : ValueError: Config参数"check_correlation“不存在。这就是我使用这行代码时遇到的问题 a = prof.ProfileReport(df, title='Downloads', check_correlation=False) 它会生成这个问题 ValueError:配置参数"check_correlation“不存在。
浏览 26提问于2019-10-09得票数 9
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1回答
我必须计算我所计算的(name, score) list之间的Spearman相关性，如果按下降的分数排序的话。
您可以假设没有约束级别，这意味着可以使用Spearman计算的更简单形式。
我可以不使用scipy来计算吗？我尝试过使用scipy.stats模块，但什么也没有发生。我也不介意使用scipy。
import scipy.stats
x=[['x',0.212],['a', 0.324],['s', -2.432], ['b',0.2342],['x', -3.232]]
def spearman(
浏览 0提问于2019-04-15得票数 0
1回答
我试图绘制以下数据的图表：
当我使用df.groupby('Item').sum().plot()时，结果如下：
首先，它似乎没有显示所有107条记录，第二，我不知道如何在X轴上标注项目名称。有指针吗？
浏览 0提问于2018-08-31得票数 0
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我在我的网站上使用django-haystack作为搜索页面，我想要根据内容类型对所有结果进行排序。有什么办法可以做到这一点吗？为了简单起见，假设我有一个应用程序和几个类。提前感谢
浏览 4提问于2011-03-24得票数 4
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2回答
我有如下数据：
df1 df2 df3 df4 df5
1 3 3 4 5
4 4 3 4 3
5 5 1 -2 1
9 7 3 0 -2
我想报告df1列与其他列(df2、df3、df4和df5)之间的密切关系。
输出应该如下所示：
df1 is strongly corelated to df2
df1 is not strongly corelated to df3
df1 is not strongly corelated to df4
df1 is strongly corelated to df5
浏览 5提问于2021-06-21得票数 0
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我用elasticsearch来搜索电影中扮演的演员。当我搜索“莱昂纳多·迪卡普里奥”(Leonardo)时，有10部左右的电影可以让我回到原处，但它们都有不同的得分。因为他们都有相同的演员，我希望他们的成绩是一样的。有没有人能弄清楚为什么会发生这种情况，并希望如何阻止它？
Elasticsearch版本1.7.2
制图：
{
"programs": {
"mappings": {
"program_doc_type": {
"properties": {
浏览 3提问于2016-01-28得票数 0
我想用一个变量作为独立变量，多个附加变量作为因变量，然后把它转换成一个热图。
我在跟踪这些。
我的代码：
df_corr_interest = df[df.columns[0:11]].corr()['impact_action_yn'][:-1]
#set fig size
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,15))
#plot matrix
sns.heatmap(df_corr_interest, square=True,annot=True, annot_kws={'size':12},cmap="GnBu&#
浏览 0提问于2018-10-05得票数 1
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3回答
多柱熊猫的滚动相关性
、、、
我正在尝试计算，然后可视化180天窗口(本例中为3)中多列之间的滚动相关性。
我的数据是这样格式化的(在原始文件中有12列加上时间戳和数千行)：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Timestamp" : ['1993-11-01' ,'1993-11-02', '1993-11-03', '1993-11-04','1993-11-15'], "Austria" : [6.18 ,6
浏览 2提问于2020-11-13得票数 1
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我注意到，以前在Django的遗留版本中速度较快的查询现在在4.0.8中要慢得多。
有一个相当大的表，它有一个FK‘标记’和一个布尔‘标志’，其中附加了一个索引。以下查询可以合理地返回数万行。
在我的代码库中，有一个查询，如
MyModel.objects.filter(marker_id=123, flag=False).count()
在Django Debug中(当我检查str(qs.query)时也在shell中)，它现在解析为以下SQL语法：
SELECT ••• FROM `myapp_mymodel` WHERE (`myapp_mymodel`.`marker_id` = 12
浏览 5提问于2022-11-02得票数 2
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我正在使用Django Rest Framework构建一个API，我希望有一个允许用户通过查询进行搜索的特性。目前，http://127.0.0.1:8000/api/v1/species/?name=human的产量：
{
count: 3,
next: null,
previous: null,
results: [
{
id: 1,
name: "Humanoid",
characters: [
{
浏览 5提问于2015-07-16得票数 5
1回答
geneid fdr_new fdr_old
gene1 4.66E-05 1.45E-05
gene2 0.059650791 0.043799129
gene3 0.04405402 0.061581326
gene4 0.032286852 0.088522898
gene5 0.025672937 0.004911527
gene6 0.001094006 0.000229285
gene7 0.098444488 0.002132802
gene8 0.006079767 0.000230392
gene9 0.000117813
浏览 0提问于2017-05-30得票数 2
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3回答
大熊猫数据帧中行间相关性的计算
、、、、
我有很大的数据帧，我需要高效地计算数据帧行和给定值列表之间的相关性。例如：
dfa= DataFrame(np.zeros((1,4)) ,columns=['a','b','c','d'])
dfa.ix[0] = [2,6,8,12]
a b c d
2.0 6.0 8.0 12.0
dfb= DataFrame([[2,6,8,12],[1,3,4,6],[-1,-3,-4,-6]], columns=['a','b','c','d'])
a
浏览 1提问于2017-11-02得票数 7
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1回答
我想根据多元估算输入缺失的数据，在下面的附加数据集中，A列有一些缺失值，而A列和B列有0.70的相关系数。因此，我想使用一种回归关系，这样它将建立A列和B列之间的关系，并在Python中计算缺失的值。
注:我可以使用平均值、中值和模式来实现，但是我想使用另一列中的关系来填充缺失的值。
如何处理这个问题。你的解决方案，请
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import Imputer
import numpy as np
# assign data of lists.
data = {'Date
浏览 1提问于2022-03-14得票数 0
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3回答
我有以下数据：
A B
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
我想计算一下协方差
a = df.iloc[:,0].values
b = df.iloc[:,1].values
将numpy用于cov，如下所示：
numpy.cov(a,b)
我得到：
array([[ 1.66666667, 1.66666667],
[ 1.66666667, 1.66666667]])
对角线元素不应该是1吗？如何将对角线元素设置为1？
浏览 6提问于2017-11-22得票数 3
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1回答
我正在尝试生成像这样的表单集。然后访问表单集数据，将其放入熊猫数据中，以便计算，这些数据可以在另一个python.py文件中访问。但是，我的代码在测试后不会向我获取任何用户输入。请建议应该做些什么来解决这个问题？
views.py
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
from django.http import HttpResponseRedirect
from django.shortcuts import render
from .forms imp
浏览 2提问于2018-06-07得票数 0
我有一个correlation matrix，它是一个pandas数据文件，如下所示：
import pandas as pd
foo = pd.DataFrame({'vars': ['col_a', 'col_b', 'col_c', 'col_d'],
'col_a': [1, 0.9, 0.04, 0.03],
'col_b': [0.9,1,0.05,0.03],
浏览 6提问于2021-09-08得票数 1
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1回答
我有一个熊猫数据文件，我把它传递给Django HTML。我想在使用Django的模板过滤器'slice‘打印数据时对它进行子集。Slice适用于list和django的对象QuerySet，但是当与熊猫的dataframe一起使用时，它却不起作用。我想知道为什么和如何能做到这一点。
示例:我在下面的示例中切片1行，但当代码运行时，它将显示所有3行。
样本代码：
在views.py中：
## Libraries
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import pandas
浏览 2提问于2017-08-30得票数 2
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3回答
我想在django模型中添加熊猫的dataframe (或numpy数组)作为字段。django中的每个模型实例都有一个与其相关联的大型2D数组，因此我希望将其存储为numpy数组或熊猫数据数组。
请指导我如何实现它。我在下面试过了，但没有用。
from django.db import models
import numpy
class datafile(models.Model)
filename = models.CharField(max_length=50)
data = numpy.array((1000,1000))
我正在读取excel文件中的数据并将其
浏览 2提问于2013-12-30得票数 10
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我编写了下面的代码来迭代一个dataframe (df_final_exheader)，获取文件路径并从相应的图像中读取元数据。此时感觉比需要的要慢，但我很难找到解决方案(我有非程序员背景，可能缺乏基本知识)。
如果我是正确的，其中一个问题是使用.iterrows对数据进行循环，阅读指南--我认为我需要实现矢量化--但我不知道如何理解这个问题。有人能给我一个正确的方向吗？
def read_dicom_header(input_dir_im, df_final_exheader):
i = 0
for row,index in df_final_exheader
浏览 2提问于2020-09-24得票数 2
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1回答
我在本地主机上运行Django (稍后在LAN上运行)，其中的想法是我可以进入网页，单击提示您从计算机中选择excel文件的按钮。熊猫将处理上述excel文件，Django/Pandas将制作此Pandas数据框架的excel文件作为下载提示。
我已经让Django运行并使用了模块'Django-Excel‘中的代码来完成我想要的基本功能。Excel文件在-> excel文件中，没有将文件保存到数据库或任何仅保存在内存中的东西。然而，我却找不到办法把潘达斯塞进里面。我面临的主要问题是我不确定如何使用Pandas返回excel文件。但是，我一直在我的脱机python代码中使用
浏览 1提问于2018-07-20得票数 1
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3回答
我看到了第一枚火箭。
from django.http import HttpResponse
def index(request):
return HttpResponse("Hello, world.")
“你好，世界。”没事的！还有'python manage.py迁移‘好的。但当我进口熊猫..。(只进口，不使用。)
from django.http import HttpResponse
import pandas as pd
def index(request):
return HttpResponse("Hello, world.
浏览 3提问于2019-09-22得票数 2
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1回答
我在我的开发服务器上有一个工作站点和数据库，我正试图在一个活动服务器上设置它。我所做的工作如下：
Git将存储库从dev服务器克隆到活动服务器。
在活动服务器上创建空数据库(Posgres)
更新活动服务器上的所有相关数据库等设置的settings.py
删除所有迁移文件/文件夹并删除所有*.pyc文件
python manage.py制作
我得到了错误：django.db.utils.ProgrammingError: relation "myapp_mytable" does not exist。
我似乎无法让最初的迁移发生。我找到的唯一解决方案
浏览 5提问于2017-02-13得票数 2
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我正在尝试使用Django-haystack Beta 2.0.0来设置Solr 3.6.0。
在运行./manage.py build_solr_schema并将schema.xml移到conf目录后，在访问http://localhost:8983/solr/admin时，我收到一个与中产生的错误完全相同的错误。
org.apache.solr.common.SolrException: No cores were created, please check the logs for errors
java.lang.RuntimeException: Can't find res
浏览 0提问于2012-07-09得票数 10
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1回答
为了进行计量经济分析，我试图对巴西央行和一家政府研究机构提供的一些教育、健康和收入数据进行回归分析。Python、熊猫、状态模型和matplotlib是我在这个项目中使用最多的外部库。
数据的格式是多个表，行的年份和列的城市/州(有些文件有城市数据，有些文件有状态数据)。
按城市和年份分列的熊猫收入数据示例：
1200302 1200328 ... 1720937 1720978 1721000 1721109 1721208 \
1970 0.31 NaN ... NaN NaN NaN 0.20 0.28
浏览 5提问于2017-06-18得票数 0
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1回答
熊猫正在生产‘模块’对象，当在虚拟环境中导入django和mod_wsgi时，对象没有属性“核心”。它在虚拟环境中的django开发服务器下运行良好。
其他模块，例如: numpy没有问题，所以我假设这意味着虚拟环境是用mod_wsgi正确设置的。如有任何建议，将不胜感激。
staging.wsgi
import os
import sys
import site
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
site_packages = os.path.join(PROJECT_ROO
浏览 2提问于2011-10-14得票数 3
2回答
我在Ubuntu12.04安装了numpy和熊猫。另外，我在我的INSTALLED_APPS中添加了INSTALLED_APPS，但是我也得到了ImportError:没有名为django_pandas的模块，我现在该怎么做？
浏览 1提问于2014-06-16得票数 2
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当我在IOError中打开.csv文件时，它说我在目录中没有这个文件，这是我的目录：
/survat #theproject
/survatapp #theapp
/modules
__init__.py
survat_core.py
__init__.py
views.py
forms.py
models.py
prostate1.csv
__init__.py
settings.py
urls.py
浏览 6提问于2015-06-11得票数 0
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1回答
我有一个非常有趣的问题要问所有的SQL大师。
大家都知道，任何基于电子商务的购物车的主要需求之一是良好的搜索。
几天前，我了解了MySQL的全文搜索，我必须说它很有趣。
我想在搜索查询中向前走一步，并且需要为字段提供权重。这些权重将允许对搜索结果进行排序。
例如:产品表中有以下字段
productid
name
description
price
“‘name”和“description”字段是全文索引的。
对于任何搜索关键字，查询都应该同时查看两个字段:名称、描述。但是，与描述字段相比，name字段应该具有更大的权重。
如果你不太理解我的问题，那么下面的例子应该会有帮助。
producti
浏览 2提问于2011-08-08得票数 1
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这是我第一次尝试发问。如果没有很好的描述，很抱歉。
我使用熊猫延迟/移位了日期时间特性，并创建了结果的相关矩阵。然后输出顶部(90%)相关性的数据，并显示它们，如下所示。
数据看起来是这样的，c1 + c2中的c2是滞后/移位期。(_number =滞后/移位)
c1 c2 %corr
0 Atype Atype 1.000000
1 Ctype Dtype 0.96
2 Btype_3 Etype_3 0.96
3 Btype Etype 0.95
4 Ctype_1 Atype_2 0.93
5 Atype_1 A
浏览 4提问于2022-01-05得票数 1
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2回答
我有一个相当简单的问题需要在matlab中解决。我想我明白了，但我需要有人来澄清我这样做是正确的：
在下面的例子中，我试图计算两个向量之间的相关性和相关性的p值。
dat = [1,3,45,2,5,56,75,3,3.3];
dat2 = [3,33,5,6,4,3,2,5,7];
[R,p] = corrcoef(dat,dat2,'rows','pairwise');
R2 = R(1,2).^2;
pvalue = p(1,2);
由此得到的R2值为0.11，p值为0.38。这是否意味着向量之间的相关性为0.11 (即11%)，并且预计会出现38%的相
浏览 1提问于2013-03-27得票数 4
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关于如何在django表单中使用不同的查询集，我有一个问题。
因此，我有一个表单，要求用户从第一个下拉列表中选择一个选项，这将改变另一个下拉列表上的queryset。
class TransportForm(myformclass):
trans_type_choices = ['car', 'bus', 'plane', 'train']
trans_type = forms.ChoiceField(choices=model_type_choices, label='Select the model
浏览 1提问于2016-01-28得票数 0
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如何使用熊猫或numpy或任何适当的python模块将给定的以均值为中心的数据集转换成单位方差，数据还包含一些缺失的值，如"Nan“，在建模任务请求帮助之前也应该删除这些值。
谢谢
例如。数据集。
GA_ID PN_ID PC_ID MBP_ID GR_ID AP_ID class
0.033 6.652 6.681 0.194 0.874 3.177 0
0.034 9.039 6.224 0.194 1.137 Nan 0
0.035 10.936 10.304 1.015 0.911
浏览 5提问于2015-03-25得票数 0
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最近，我开始使用R中的bnlearn包来检测数据集中目标节点的马尔可夫毛毯。
基于我对贝叶斯推理的理解，如果两者之间存在因果关系，两个节点就会连接起来，这是使用一些条件独立性检验来检验相关性的，同时考虑到潜在的混杂因素。
我只想澄清，在这些测试中，bnlearn是否同时检查线性和非线性相关性。我试着在上寻找关于这件事的东西，但是我什么也没得到。
如果有人能解释bnlearn是如何执行CI测试的，这将是非常有帮助的。
谢谢一堆<3
浏览 3提问于2022-06-12得票数 1
1回答
我想按行创建相关矩阵。下面是我的df的样子：
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),
columns=['a', 'b', 'c'],index = ["doc1", "doc2", "doc3"])
#Output
a b c
doc1 1 2 3
doc2 4 5 6
doc3 7 8 9
我想找出文件之间的关联。我用过
corrMatr
浏览 5提问于2021-03-10得票数 1
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当我使用pandas.DataFrame.corr()创建相关矩阵时，我发现关联矩阵(corr_matrix)有37列，DataFrame(all_data)有80列。在我看来，这两栏应该是一样的。换句话说，相关矩阵应该具有形状(80x80)。但这并没有发生。在创建相关矩阵之前，我已经估算了所有丢失的数据。那么，为什么两列不相等呢？
代码
corr_matrix = all_data.corr(method="kendall").abs()
print("Missing value descending:\n{}\n".format(all_data.isnul
浏览 2提问于2021-11-13得票数 3
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我有一个django应用程序，可以将查询集渲染到表格中。 我需要对底层查询集进行一些修改，最方便的方法是将查询集转换为数据帧，在那里做一些魔术，然后将得到的数据帧转换回查询集，这样我就可以将其提供给现有的渲染。 将查询集转换为数据帧似乎很简单，但我找不到将其转换回来的方法。 tables.py
class StuffTable(tables.Table):
class Meta:
model = Stuff
template_name = 'django_tables2/semantic.html'
views.py
impor
浏览 24提问于2019-01-04得票数 4
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1回答
我在R中的卡雷特包中有几个关于findCorrelation()函数的Q。
当我使用此代码时：
correlations <- cor(list)
highCorr <- findCorrelation(correlations, cutoff = .6, names = FALSE)
new_list <- list[, -highCorr]
它是否删除0.6以上及以下的所有功能？
假设我有两个相关的特征，男的和女的(由于缺少值而不完全相同)，如果它们相互关联，函数如何选择删除哪一个？
浏览 1提问于2017-03-21得票数 5
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来自包含大量股票每日日志回报的一系列DataFrames，例如：
data_list = [data_2015, data_2016, data_2017, data_2018, data_2019, data_2020]
手头的任务是计算连续一年之间相互关系的变化，例如：
data_2015.corr() - data_2016.corr()
这是元素上的差异/改变是必要的。一个简单的for循环给出了非常糟糕的答案，我被困住了。
for i in data_list:
j = i +1
a = (i).corr()
b = (j).corr()
浏览 2提问于2021-03-29得票数 1
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1回答
我试图使用Django的db连接变量向Postgres数据库插入熊猫数据。我使用的代码是
df.to_sql('forecast',connection,if_exists='append',index=False)
我得到以下错误
在sql 'SELECT name FROM sqlite_master上执行失败，其中类型=‘table’和名称=？；‘’：关系" sqlite_master“不存在，第1行:从sqlite_master选择名称，其中类型=‘table’和name=？
我认为发生这种情况是因为Django连接对象不是sql
浏览 0提问于2018-12-30得票数 10
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我目前正在用OLS回归对两个变量进行相关分析。我有两个图表，它们都表示正相关(见图)。
其中一个地块的数据点与另一个地块相比，没有那么接近回归线。我现在读了很多关于这方面的文章，大多数的文章和论文都解释了皮尔逊相关性中的强/弱相关性。
我现在有点困惑，是不是，更多的分布式数据点表明OLS回归的相关性较弱(反之亦然)？我对每一个提示都很高兴！
KR！
->强相关？
->弱相关性？
浏览 2提问于2020-03-12得票数 0
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