这是获得基于星期几的时间的标准差和平均值的最首选方法吗?
如何将平均时间和标准差先按TargetName分组,然后按day_of_week分组?
另外,如何将一系列标准差和均值转换为适当的时间格式?我尝试在这个系列中循环,并成功地做了datetime.timedelta(seconds=item),但我更喜欢用更多的熊猫方式来进行操作。感谢您的反馈。
我有一个数据集,其中包含日期时间戳,如下所示:
Date Time TargetUser
10/10/2012 20:20:01 joe
10/11/2012 02:20:01 bob
10/13/2012
我想要为DataFrame中的一些时间序列数据计算扩展的z得分,但我想使用多列的平均值和标准差来标准化数据,而不是使用每列中单独的平均值和标准差。我相信我想要使用groupby和DataFrame.expanding的组合,但我似乎无法弄清楚。以下是一些示例数据:
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),
columns=list('ABCDE'),
in
我有一系列浮点值;length = 120值我正在尝试基于序列的最后60个值对序列进行标准化,并对整个序列进行转换。 Series = StandardScalar.fit( series -84:) #这是我要计算平均值和标准差dev的系列的一部分。 并且,在系列-84的平均值和标准差发展的基础上,对整个系列进行变换:
我有一个时间序列,在Pandas中只有一个值A。我想生成第二列B,它包含在某个延迟(相对于原始行的时间)过期之前的最后一个值。这些行没有恒定的时间差。有没有办法在Pandas (或Numpy)中有效地实现这一点?数据帧可能包含数百万行,我希望此操作最多需要几秒钟。
下面是一个示例:
time A
10:00 10
11:00 20
11:05 30
11:15 20
让延迟为10分钟。那么结果应该是:
time A B
10:00 10 10 # In 10 minutes the value is still the same
11:00 20 30 # In 5 <
在Pandas数据帧中有2列: "CREATED ON DATE" (dtype: datetime64[ns]) e.g. 2019-06-16
"CREATED AT TIME" (dtype: object) e.g. 19:46:14 由于类型不匹配,简单地添加字段是不起作用的。 df["CREATED DATETIME"] = df["CREATED ON DATE"] + df["CREATED AT TIME"] 如何将这两列合并为1个日期时间字段"CREATED DATETIME"
我正在努力找出熊猫的平均持续时间。我尝试了以下代码并收到了错误:
TypeError: Could not convert 1:10:4200:38:5800:42:142:30:4100:19:22 to numeric
代码:
import pandas as pd
duration=['1:10:42','38:58','42:14','2:30:41','19:22']
dist=[8,5,6,17,3]
dd=list(zip(duration,dist))
df=pd.DataFrame(dd,col
如何用从指定的正态分布中随机选择的值来计算数据中的NA。dataframe的定义如下:
A B C D
1 3 NA 4 NA
2 3.4 2.3 4.1 NA
3 2.3 0.1 0.2 6.3
4 3.1 4.5 2.1 0.2
5 4.1 2.5 NA 2.4
我想用从生成的正态分布中随机选择的值填充NA,并且值是不同的。正态分布的平均值是给定数据的1%分位数。标准差是数据中行的中间值SD。
我的代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('t