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3
回答
为
重新
采样
的分
位数
值创建单独的pandas df
python
、
pandas
x.quantile(0.95))) print (r.apply(lambda x: x.quantile(0.05))) 有没有一种简单的方法可以创建一个单独的pandas df,其中一列用于每日
重新
采样
的第95个
百分
位数
,另一列用于每日
重新
采样
的较低5%的
百分
位数
?
浏览 38
提问于2020-04-22
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1
回答
Pandas
使用
for循环创建额外的数据帧
python
、
pandas
、
data-science
df = pd.DataFrame({'Random_Number':randint(1, 100, 1000)}, index=rng) 问,我如何创建一个函数,可以在pandas数据帧中返回每天
重新
采样
的97.5和2.5
百分
位数
的值?我知道下面的代码甚至不是很接近,它只返回整个数据集的上下
百分
位数
。最终,我尝试每天对此进行分解,返回的数据帧索引将是
重新
采样
当天的时间戳(日期)。
浏览 21
提问于2020-02-15
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1
回答
使用
百分
位数
重新
采样
python
、
pandas
、
pandas-resample
我想要做的是将数据聚合到每个月的间隔中,输出每个月的最大
百分
位值。 到目前为止,我所做的只是
使用
: df = df.resample('M', on='ds').max() 这给了我那个月的最大值。结果是,通过
使用
max(),我将获得该峰值--这是不正确的。所以我想要过滤掉几个高峰值,我想知道是否可以
使用
百分
位函数来代替max(),.e.g: np.percentile(df['y'], 99) 据我所知,resample函数没有提供
使用
浏览 14
提问于2021-05-07
得票数 1
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1
回答
R:
使用
赋值按组估计加权分
位数
r
、
survey
当我有
采样
权重时,我试图计算每个组中连续变量(让我们称之为‘值’)的每个观察值的分
位数
(0到100),并将每个观察值分配给新变量中的相应分
位数
。在每个组中,我需要
使用
数据中的
采样
权重来估计值的分布,确定观察值落入其组分布的哪个
百分
位数
,然后将该
百分
位数
作为列添加到数据框中。据我所知,survey包有svyby()和svyquantile(),但后者返回指定分
位数
的值,而不是给定观察值的分
位数
。
浏览 0
提问于2017-07-06
得票数 0
2
回答
使用
if循环
使用
来自三个不同数据帧的数据创建矩阵
r
、
loops
、
if-statement
、
quantile
一个
使用
原始数据集的均值,两个表示第2.75个
百分
位数
和97.5个
百分
位数
的null分布,我
使用
对原始样本进行
采样
的循环创建的。这些符号取决于第一个数据帧的平均值是否大于第三个数据帧的97.25个
百分
位数
变量,第一个数据帧的平均值是否小于第二个数据帧的2.75个
百分
位数
,以及第一个数据帧的平均值是否在这两个变量之间。关于如何
使用
if循环来实现这一点,有什么想法吗?
浏览 32
提问于2020-05-12
得票数 0
2
回答
如何采用下限和封顶来消除异常值
python
、
pandas
如何计算99%和1%的
百分
位数
作为每一列的上限和下限,如果值为99%
百分
位数
,则将值
重新
定义为99%
百分
位数
的值;类似地,如果值为1%
百分
位数
,则将值
重新
定义为1%
百分
位数
的值 np.random.seeddf['lrnval'] = np.where(np.random.random(df.shape[0])>=0.7, 'learning
浏览 1
提问于2017-02-13
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1
回答
频数python中包含柱状图的累积直方图
python
、
numpy
、
scipy
、
cumulative-frequency
在这张图上,点的
采样
在x轴上是规则的间距,我希望它在y轴上是规则的。这个函数是我要找的东西的草稿: <code>A2</code>
浏览 21
提问于2019-12-03
得票数 0
1
回答
createDataPartition如何从插入包拆分数据?
r
、
subset
、
r-caret
、
data-partitioning
对于数值y,根据
百分
位数
将样本分成组部分,并在这些子组中进行
采样
。 我不明白为什么需要这种“平衡”的东西。
浏览 2
提问于2016-11-20
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1
回答
bootstrap kaplan-meier估计或生存分析
r
、
survival-analysis
、
statistics-bootstrap
Kaplan-meier估计,在生存分析中做bootstrap是可能的吗?我读过一些文章,但它们太复杂了。在R中有一个叫做BootKM的函数,有人能简单解释一下它是如何工作的吗?
浏览 5
提问于2015-02-12
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1
回答
熊猫用numpy
百分
位数
重
采样
?
python
、
numpy
、
pandas
您在
使用
熊猫函数重
采样
时是否
使用
过
百分
位数
numpy函数??
浏览 1
提问于2013-10-31
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1
回答
平均90
百分
位数
响应时间和平均响应时间
performance-testing
在我的测试中,我观察到平均90
百分
位数
的值和平均响应时间的值是相同的,比如说28。 有人能帮助那些可能发生的事情吗?
浏览 0
提问于2018-07-26
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2
回答
expand.grid非常大的向量超出内存限制
r
、
memory
、
quantile
、
weighted-average
我需要计算每个可能场景的分
位数
。例如:v2=c(0,5)我通常会
使用
:results=scenarios %*% weightsquantiles=quantile(results,seq(0.01,1,0.01),names=FALSE) 问题是我有但是我不知道如何计算这些独立文件的
百分
位数
...
浏览 0
提问于2016-04-14
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1
回答
我想知道来自the后端侦听器的值的含义。
jmeter
、
influxdb-2
我就能得到这个价值。 你能帮帮我吗?谢谢!
浏览 2
提问于2021-04-20
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1
回答
Jmeter Perfmon摘要报告
jmeter
、
jmeter-plugins
、
perfmon
我们如何生成perfmon指标收集器的摘要报告。我试着在网上查找参考资料,但找不到相关的信息。我们已经在jmeter中有摘要报告,它给我们一个响应的avg,min,max,sample等。但是,我想要服务器参数摘要,如内存、CPU、磁盘I/O。我只能在下面的jmeter中看到,无法找到添加perfmon摘要报告的选项。 谢谢,
浏览 21
提问于2021-02-25
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2
回答
给定分布时的计算
百分
位数
python
、
numpy
我想要计算这些值的
百分
位数
,但要
使用
给定的概率向量。
浏览 0
提问于2018-03-18
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1
回答
Zing上的异步分析器开销
java
、
hdrhistogram
、
async-profiler
、
azul-zing
我们的团队正在
使用
HdrHistograms监控应用程序的延迟。当我将异步分析器附加到上面时,所有
百分
位数
都会急剧增加。OS:版本8.1 (Ootpa)如果我
使用
标志-i 1000 -t附加分析器,会发生什么情况: 如果我
使用
标志-i 100000 -t附加分析器,会发生什么情况: 降低
采样
频率明显降低了开销,但仍然很大。我对此有两个问题: 除了减少
采样
频率外,还
浏览 6
提问于2020-11-18
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2
回答
JMeter -非gui模式的摘要报告
jmeter
、
load-testing
我添加了一个监听器摘要报告,并在非图形用户界面模式下
使用
了JMeter。这是我通过JMeter配置摘要报告后获得的文件。在这里你可以看到“检查更新”被写了5次,这意味着线程数是5。
浏览 2
提问于2013-10-14
得票数 1
1
回答
pandas.DataFrame.describe()与numpy.percentile() NaN处理
python-2.7
、
numpy
、
pandas
、
percentile
0.2492848255776256, 0.50010992119477615, 0.75020053461424419] # Now in agreement with describe()根据Jeff的评论,这将成为
重新
获取数据时的一个问题。如果我有一个包含NaN值的时间序列,并且希望重
采样
到<e
浏览 1
提问于2013-12-16
得票数 4
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1
回答
Jmeter中的
百分
位数
函数
performance
、
jmeter
、
performance-testing
、
load-testing
、
percentile
但我想知道,在JSR223或Beanshell
采样
器中,是否有类似的方法来获取不同的
百分
位数
,如95、99.99等。 我知道可以在HTML报告中获得值,但我想知道你是否可以从一些内置的方法中获得它?
浏览 22
提问于2021-08-20
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3
回答
计算数据集第99
百分
位数
的最有效方法
algorithm
现在,对于第99
百分
位数
,我取排序后的第99
位数
。PS:所有这些都是在MySQL数据库下完成的。
浏览 4
提问于2016-09-08
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