假设我有一个数据帧,df有10列和几百行。这些列被标记为A,B,C,...此外,我还有一个pandas Series,s,其中包含同样长度为几百行的数据。 我想做的是获得一个DataFrame,它包含我的df中的每一行与序列s的协方差。类似于: cov_s
A 0.003
B 0.0089
C 0.0032
...
J 0.0192 我希望避免将s添加为df的一列,并执行df.cov()并在添加的s下使用一列,因为我的数据集可能会变得非常大,并且做一个完整的协方差矩阵可能会有一些收敛问题(而只做2系列覆盖不会有这个问题)。对于如何
我没有从Matlab函数中得到正确的结果,所以我的数据安排可能是错误的。我查看了我正在使用的函数的帮助文件,以及它所使用的输入"X“必须在表单中。
X的行对应于观察,列对应于变量。
很抱歉,如果这是非常基本的,但我的输入矩阵应该如何安排呢?
我有5个作者,每个作者都有一个长度为18的特征向量(例如,为了简单起见)。
因此,我假设observations是指同一作者的不同特性,而variables是指作者,所以我将输入矩阵安排为[18 x 5],其中每一列都是作者。
这个例子很简单。在SIFT特性的情况下呢?在这里,每个作者将产生一个特征矩阵[128 x num. of keyp
我在statsmodel中估计了一个VAR(1)模型(示例代码来自statsmodels user guide)。 import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR
from statsmodels.tsa.base.datetools import dates_from_str
# prepare the data
mdata = sm.datasets.macrodata.load_pandas().data
dates = md
我是蟒蛇的初学者,我希望你能帮我解决问题。
我有两个文件library.csv (9列)和cases.csv (8列),我用np.loadtxt读取它们。我从库中选择列将它们放入数组base[]中,除了最后一列之外,我将cases.csv放入数组problems[]中。我将用基[]数组的所有行计算问题数组中每一行之间的mahalanobis距离,并将最小距离存储在一个表中。
这是我的密码:
# Imports
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sn
我有以下数据帧
我想添加两列“季度期间的统计总数”( "stat“的总值,没有应用参数分解)和”季度总数的百分比“--这将显示比例是如何随着时间的推移而变化的,并构建一个总和为100%的堆叠图
不幸的是,我在用"pandas方式“计算”季度统计总数“时遇到了麻烦。我最终逐个单元格地迭代数据帧,这感觉像是一个次优解,然后将一列除以另一列,得到%
for elements in df.index:
df.ix[elements,3] = df[df['period']==df.ix[elements,0]]['stat'].su
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度,该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“,并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值?下面是我的代码: import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
有点新的和学习Python,但我认为这是一个简单的,但我有麻烦。我需要为一列中的每一行找到5个数字的平均值,这是通过进入excel中的csv并检查我的数字来完成和确认的。现在我只需要返回最大值。我试过几件事,但似乎没能成功。不允许使用第三方软件包,如Pandas等。
这是我的密码:
def no_avg(in_file):
with open(in_file, newline='', encoding='utf-16') as file:
data = csv.reader(file, skipinitialspace=True, del