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如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。

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如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

11.3K40

线性回归的结果解释 I：变量测度单位变换的影响

如何在回归分析中纳入常见的函数形式，以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响？ 本篇文档是对第一个问题的解答，数据处理和分析结果在Stata中完成。...对第二个问题的回答将在下一篇文档中展开，旨在通过两篇精简的技术短文，对上述两个关键问题做出深入浅出的回答。 1....表1展示了一个示例数据的变量描述性统计结果。...roe为由单个观测值1988、1989和1990三年的平均值计算而得，样本均值约为17.18%（注意：这里没有用十分位数进行表示，如0.1718，而是用%表示）；同理，由于roe的单位为1%，可令roedec...解释方式的差异仅在于roe的“变化1个单位”的含义上。更一般地，若自变量按照乘以c倍变化（c≠0）（本例为c=1/100），则回归的结截距项不变，仅斜率项乘以1/c倍（本例为1/c=100）。

3.9K151

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

20330

Stata 回归表格输出之 esttab 详解

该命令的使用逻辑如下： 首先，将目标回归模型的估计结果进行存储； 其次，使用esttab命令将存储好的估计值或统计量编辑在一个回归表格中； 通过下面的示例进一步掌握： ** 保存模型结果之方法一：使用...(r2_a) //r2_a 是存储在模型估计结果的 scalars中的一个标量参数 *也可以输出 p 值，置信区间（ci）或是任何存储在估计结果中的参数统计量，它们保存在 scalars 中。...同一回归模型中，即便两个自变量的单位一致（例如教育年限和工作经历都以年为计数单位），其回归系数也无法直接进行比较。事实上，研究中涉及的自变量往往具有不同的测度单位，回归系数也会受到影响。...所谓标准化回归系数，是将自变量转为一个无量纲的变量，使得不同标准化回归系数之间具有可比性。...z 也叫标准化随机变量或标准分，是一个无量纲的纯数。变量的标准化形式表示：以标准差为单位，测量观测值与均值之间的距离。经过标准化处理后的新变量（z），其均值为0，方差为1。

49.2K4131

STATA教程之一：自动化输出回归表格 Estout

怎样才能生成论文中可以直接使用的高质量的回归表格？本教程将试图对这三个问题给出自己的理解。 本教程将使用STATA中的$Estout Package$来回答以上三个问题。...Estout 介绍 我们将首先介绍如何使用$Estout$输出最基本的回归表格，接着介绍如何把描述性数字以及回归中控制的变量类型加入到表格中，最后是如何生成pdf格式的表格。...Esttab之所以如此简单，强大，因为它其实是更为复杂的estout的一个wrapper，也就是说当我们使用esttab命令时，其实已经使用了STATA设计好的初始设置。...加入描述性数据，以及控制变量类型 可以加入到回归表格中的描述性数据分为两类：回归本身返回的数据，例如R Square, 总观测值等；需要另外计算加入到回归表格中的数据，例如因变量的均值等。...加入回归返回的数据 将回归本身返回的数据加入到表格的方法相对简单，只需要使用esttab中的选项stats即可。

12.3K41

常用统计检验的Python实现

前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解...基本假定： 每个样本中的观察是独立同分布的 每个样本的观察都是正态分布的 每个样本的观察具有相同的方差 所有变量都是连续型变量 检验原假设：两个变量不相关 Python命令：corr,p = pearsonr...注意： 卡方检验仅针对分类变量 用于计算列联表的观察是独立的。 列联表的每个单元格中有25个或更多个实例。...基本假定： 样本数据服从正态或近似正态分布 每个样本中的观察是独立同分布的 T检验属于参数检验，用于检验定量数据，若数据均为定类数据则应使用卡方检验 检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0) Python...基本假定： 每个样本中的观察是独立同分布的 每个样本的观察都是正态分布的 每个样本中的观察具有相同的方差 每个样本的观察结果是成对的 检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_rel

2.2K20

【统计学基础】从可视化到统计检验，比较两个或多个变量分布的方法总结

最将实验组和对照组的所有变量的平均值以及两者之间的距离度量（t 检验或 SMD）收集到一个称为平衡表的表中。可以使用causalml库中的create_table_one函数来生成它。...在前两列中，我们可以看到实验组和对照组的不同变量的平均值，括号中是标准误差。...在最后一列中，SMD 的值表示所有变量的标准化差异均大于 0.1，这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验，它比较两个分布的中位数。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。

1.8K20

如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

最将实验组和对照组的所有变量的平均值以及两者之间的距离度量（t 检验或 SMD）收集到一个称为平衡表的表中。可以使用causalml库中的create_table_one函数来生成它。...在最后一列中，SMD 的值表示所有变量的标准化差异均大于 0.1，这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验，它比较两个分布的中位数。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...否则如果两个样本相似，U1 和 U2 将非常接近 n1 n2 / 2（可达到的最大值）。 我们使用 scipy 的 mannwhitneyu 函数。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。

1.8K20

如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

最将实验组和对照组的所有变量的平均值以及两者之间的距离度量（t 检验或 SMD）收集到一个称为平衡表的表中。可以使用causalml库中的create_table_one函数来生成它。...在最后一列中，SMD 的值表示所有变量的标准化差异均大于 0.1，这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验，它比较两个分布的中位数。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...否则如果两个样本相似，U1 和 U2 将非常接近 n1 n2 / 2（可达到的最大值）。 我们使用 scipy 的 mannwhitneyu 函数。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。

1.5K30

Python数据科学：正态分布与t检验

样本：经过抽样总体中的部分个体。 均值：变量的数值之和除以变量的个数。 极差：变量的最大值与最小值之差。 方差，标准差反映数据的离散程度，其值越大，数据波动越大。...正态分布：关于均值左右对称的，呈钟形。且均值和标准差具有代表性。均值=中位数=众数。 在现实生活中，男女身高(性别有影响需区分开)、体重、考试成绩都是属于正态分布。...P值小于显著性水平，则拒绝原假设。 下面在Python中进行单样本t检验，使用电影评分数据，假设均值为8.8分。...即电影评分均值为8.8分的原假设成立。 03 双样本t检验 双样本t检验是检验两个样本均值的差异是否显著。 常用于检验某二分类变量区分下的某连续变量是否有显著差异。...本次使用豆瓣电影TOP250中中外国家电影评分数据。 研究电影评分受国家的影响是否显著(之前分析的结论是没什么影响)。

2K20

机器学习中数据的方差分析

各个总体的方差必须相同 各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的 比如,四个行业被投诉次数的方差都相等 观察值是独立 比如,每个行业被投诉的次数与其他行业被投诉的次数独立 在上述假定条件下,判断行业对投诉次数是否有显著影响...全部观察值的总均值 误差平方和 均方(MS) 水平的均值： 定从第i个总体中抽取一个容量为ni的简单随机样本,第ⅰ个总体的样本均值为该样本的全部观察值总和除以观察值的个数 式中:ni为第i个总体的样本观察值个数...xij为第i个总体的第j个观察值 全部观察值的总均值: 全部观察值的总和除以观察值的总个数 式中：n=n1+n2+......MSE(组内方差,SSE的均方,记为MSE)进行对比,即得到所需要的检验统计量F F分布 根据给定的显著性水平,在F分布表中查找与第一自由度df1=k-1、第二自由度df2=n-k相应的临界值 若F...＞Fα,则拒绝原假设H0,表明均值之间的差异是显著的,所检验的因素对观察值有显著影响 若F＜Fα,则不拒绝原假设H0,不能认为所检验的因素对观察值有显著影响 方差分析表： 方差分析中的多重比较 两组比较

67520

斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第十章到第十四章

用列联表来表示分类分析数据的标准方法，它展示了每个变量可能组合的观察数量或比例。下面的表 12.2 显示了警察搜查数据的列联表。...我们还可以使用我们之前介绍的赔率比来表示列联表中不同结果的相对可能性，以更好地理解效应的大小。...记住，单个变量的方差是每个数据点与均值之间的平方差的平均值： s^2 = \frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}{N - 1} 这告诉我们每个观察值平均而言与均值的距离是多少的平方单位...这意味着对于之前上过课程的人，我们将简单地将 \hat{\beta_2} 的值添加到他们的预测值中-也就是说，使用虚拟编码， \hat{\beta_2} 反映了两组之间的均值差异。...请记住，从我们对线性回归的最初讨论中，我们需要在我们感兴趣的自变量之外添加一个常数，因此我们的 X 矩阵（我们称之为设计矩阵）需要包括两列：一个代表学习时间变量，另一列对于每个个体都具有相同的值（通常我们用全为

19711

SQL聚合函数 AVG

SQL聚合函数 AVG 返回指定列值的平均值的聚合函数。...描述 AVG聚合函数返回表达式值的平均值。 通常，表达式是查询返回的多行中字段的名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。 AVG可以用于引用表或视图的SELECT查询或子查询。...如果查询没有返回行，或者返回的所有行的数据字段值为NULL, AVG返回NULL。 对单个值求平均值 如果提供给AVG的所有表达式值都是相同的，那么结果的平均值取决于访问表中的行数(除数)。...例如，如果表中的所有行对某个特定列具有相同的值，那么该列的平均值就是一个计算值，它可能与个别列中的值略有不同。 为了避免这种差异，可以使用DISTINCT关键字。...下面的例子展示了计算平均值如何产生轻微的不平等。 第一个查询不引用表行，所以AVG通过除以1进行计算。 第二个查询引用表的行，因此AVG通过除以表中的行数进行计算。

3.2K51

python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

在统计学中，参数通常被视为未知的固定值，而统计量则是随机变量，因为它们的值会随着样本的不同而变化。这种差异使得统计量在推断总体参数时具有重要意义。...（每户居民编号为2数） 第二步：在上面的表中，随机确定抽样的起点和抽样的顺序。假定从第一行，第6列开始抽,抽样顺序从左往右抽。(横的数列称“行”,纵的数列称为“列”。因此此处第六列为数字3。)...一般来说,分层抽样方法具有下述3个优点,首先,能够减小抽样误差,分层后增加了层内的同质性,因而可使观察值的变异度减小,各层的抽样误差减小。...十八、正态分布 十九、样本的抽样分布 19.1样本均值的抽样分布 设总体共有N个元素，从中随机抽取一个容量为n的样本，如果我们使用不重复抽样,有多少种可能性?这是一个组合问题。...样本均值函数的抽样分布是所有可能的样本均值形成的分布，统计学理论已近证明样本均值的抽样分布在形状上是对称的。随着样本量n的增大,不论原来的 在实际中,生成以上所示的采样分布表是不可行的。

12710

2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值，当你决定在某个位置操作一次，那么该位置的行和列整体都会变成1，不

2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值， 当你决定在某个位置操作一次， 那么该位置的行和列整体都会变成1，不管之前是什么状态。 返回让所有值全变成1，最少的操作次数。...1 < n < 10，没错！原题就是说n < 10, 不会到10！最多到9！ 来自华为。 答案2023-01-12： 四维dp+贪心。这道题优化力度很有限，跟暴力差不多。...i32) -> i32 { let mut n = n as u32; n = (n & 0x55555555) + ((n >> 1) & 0x55555555); n =...(n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333); n = (n & 0x0f0f0f0f) + ((n >> 4) & 0x0f0f0f0f); n...= (n & 0x00ff00ff) + ((n >> 8) & 0x00ff00ff); n = (n & 0x0000ffff) + ((n >> 16) & 0x0000ffff);

2.6K10

统计学(5)|AB测试—方差分析与卡方检验

（3）组内平方和，是每组的各个数据与该组均值的误差平方和。 其中, 为总均值， 为第 个总体的样本均值, 是第 个样本的样本量， 是第 个总体的第 个观测值。...1.2.4 显著性检验 根据给定的显著性水平 α ，在 F 分布表中查找与分子自由度 ,分母自由度 的对应的临界值 α 。 若 ，拒绝原假设，即各个样本总体之间存在差异。...对于比例类指标的 AB 实验（比如次日留存率），其显著性检验可以等价为2*2双向列联表独立性检验。即一个维度为实验方案（分别为 A、B），另一个为维度为次日是否访问。...2.2 计算期望值频数 通过观察上面观测频数的样本数据，我们可以看到，全部 500 个用户中，有 312 个用户次日会访问客户端，因此 312/500 = 0.624 是次日可能访问客户端的用户的总样本比例...根据给定的显著性水平 α ，在 分布表中查找对应自由度的临界值 。 的自由度为 , 和 分别为行和列变量的个数，本例中分别为 2 和 3，故自由度为 2。

1.9K20

数据的预处理基础：如何处理缺失值

数据集缺少值？让我们学习如何处理： 数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。...如果两个或多个变量中的缺失具有相同的模式，则为MNAR。您可以使用一个变量对数据进行排序（并可视化），并可以确定它是否完全是MNAR。例如 “住房”和“贷款”变量的缺失模式相同。...我们将在下面学习如何识别缺失值是MAR。 您可以按照以下两种方法检查缺失值： 缺失热图/相关图：此方法创建列/变量之间的缺失值的相关图。它解释了列之间缺失的依赖性。 ?...使用在训练集中找到的n个最近邻居的平均值估算缺失值。您可以在运行imputer时提供n_neighbors的值。K近邻可以预测定性和定量属性 例如：您具有以下带有3个变量的数据。...单独类别 如果缺少分类变量的值，则可以将缺失的值视为一个单独的类别。我们可以为缺失值创建另一个类别，并在不同级别上使用它们。 例如：您有一个变量“性别”，其中2个类别是“男性”和“女性”。

2.5K10

跟着存档教程动手学RNAseq分析（五）：DESeq2基因水平差异表达分析

分析中的步骤输出如下： img 我们将详细研究这些步骤中的每一个，以便更好地理解DESeq2是如何执行统计分析的，以及我们应该检查哪些指标来探索我们的分析质量。...因此，0.01的离散度意味着在生物重复中，在平均预期值周围有10%的差异。具有相同均值的基因的离散估计只会根据它们的方差而不同。...请注意，我们可以在不观察任何数据的情况下做到这一点，因为它是基于一个思想实验。其次，我们使用统计检验来确定根据观察数据，零假设是否为真。...class(res_tableOE) 让我们浏览一下结果表中的一些列，以便更好地了解我们正在查看的内容。...提取显著差异表达基因 让我们首先创建包含阈值条件的变量： ### Set thresholds padj.cutoff <- 0.05 我们可以使用filter()函数轻松地提取结果表子集，只包含那些重要的结果

1.9K20
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