对于熊猫数据,我知道我可以在一个或多个列上分组,然后过滤出现的值多/少一个给定的数字。
但是我想在数据仓库上的每一列上做这件事。我想移除不频繁的值(比方说,发生的次数少于5% )或太频繁的值。作为一个示例,考虑具有以下列的dataframe:city of origin, city of destination, distance, type of transport (air/
我有两个表,一个10乘110,一个35乘110,这两个表都包含来自我的教授提供的指数分布函数的随机数。任务是证明统计学中的中心极限定理。我想尝试的是: import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
df1= pd.read_excel(r'C:\Users\Henry\Desktop\n10.
下面是我的代码:kmeans.fitValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')
我检查是否没有Nan或无穷大的值然而,我的数据信息告诉我所有变量都是float64的,所以我不知道问题是从哪里来的