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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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C语言读取文件（一）再谈如何求某一列的平均值

本文粗浅比较了C语言中常用的几种读取文件的函数的效率，并给出了几段求取某列平均值的代码。...第一部分：比较读取文件的效率 在之前的文章《生信（五）awk求取某一列的平均值》中，笔者曾经给出过C语言求取某列平均值的代码，但是最近回顾时发现，这段代码至少有几点不足： 利用 fgetc 函数来读取文件...readFile(FILE* fp) { char buf[BUFSIZE]; while (fscanf(fp, " %[^\n]s", buf) == 1) ; } 第二部分：比较求取列平均值的效率...那么各个函数计算列平均值的效率如何呢？...我们依然使用上面那1000万行的文件，用上述各个函数实现计算第2列平均数的功能，它们的效率如下： ? 代码如下：main 函数大体上是一样的，只是 colAver 函数的实现不一样。

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Python学习之numpy札记

, 相乘之后的数值组成的一个矩阵 print(np.dot(a,b)) #矩阵与矩阵相乘,第一個矩阵的列等于第二个矩阵的行 print(a.dot(b)) #跟上面的结果是一样的 a = np.random.random...((2,4)) #在0-1之间随机生成一个2行4列的一个矩阵 print(a) print(np.sum(a)) #矩阵里数值求和 print('############################...###') print(np.sum(a,axis=1)) #矩阵每行的求和 print(np.sum(a,axis=0)) #矩阵每列的求和 print(np.min(a)) #矩阵最小值 print...print(A.mean()) #求矩阵中平均值 print(np.median(A)) #求矩阵中中位數 print(np.cumsum(A)) #矩阵中数值累加，第一個为第一个的值，第二个为前两个值的和...print(np.clip(A,5,10)) #矩阵小于5的等于5, 大于10的等于10, 只保留中间部分 print(np.mean(A,axis=1)) #矩阵中对行计算平均值，axis=0是对列计算平均值

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数学和统计方法

如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。...加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。...因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。...axis=1求每行的和。 • 行：每行对应一个样本数据 • 列：每列代表样本的一个特征 数组对应到现实中的一种解释： • 对于机器学习、神经网络来说，不同列的量钢是相同的，收敛更快。...• 比如在Excel里，单价一个列，销售数量一个列，不同列代表不同特征，所以用axis=0做计算 • 标准化一般使用：通过均值和方差实现 数组 = （数组 - mean(数组，axis=0)）/ std

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R 语言中的汇总统计：如何批量计算不同因素不同水平的平均值

有很多初学者遇到的问题，写出来，更好的自我总结，正所谓：“学然后知不足，教然后知困”。以输出（写博客）倒逼输入（学习），被动学习, kill time，是一个不错的方法。...https://stackoverflow.com/questions/12478943/how-to-group-data-table-by-multiple-columns 实际工作中，我们需要对数据进行平均值计算...，这里我比较了aggregate和data.table的方法，测试主要包括： 1，对数据yield计算平均值 2，计算N不同水平的平均值 3， 计算N和P不同水平的平均值 1....data.table) setDT(npk) # 单个变量 npk[,mean(yield),by=N] # 两个变量 npk[,mean(yield),by=c("N","P")] # 两个变量的另一种写法...","P")] N P V1 1: 0 1 52.41667 2: 1 1 56.15000 3: 0 0 51.71667 4: 1 0 59.21667 > > > # 两个变量的另一种写法

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70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

输入： 答案： 28.如何计算numpy数组的平均值，中位数，标准差？...难度：2 问题：在iris_2d的sepallength（第1列）中查找缺失值的数量和位置。 答案： 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组？...输入： 输出： 答案： 56.如何找到numpy二维数组每一行中的最大值？ 难度：2 问题：计算给定数组中每一行的最大值。 答案： 57.如何计算numpy二维数组每行中的最小值？...难度：3 问题：针对给定的二维numpy数组计算每行的min-max。 答案： 58.如何在numpy数组中找到重复的记录？...难度：3 问题：查找由二维numpy数组中的分类列分组的数值列的平均值 输入： 输出： 答案： 60.如何将PIL图像转换为numpy数组？

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R语言中 apply 函数详解

这里， X是指我们将对其应用操作的数据集（在本例中是矩阵） MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作 行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数 让我们看看计算每行平均数的简单示例...正如预期的那样，我们得到了一个错误，因为无法从字符列表中计算最大值。numeric(1)指定我们希望输出为单个数值，其中每个元素的长度为1。如果我们使用lapply()或sapply()呢？...我们将item_qty向量按item_cat向量分组，以创建向量的子集。然后我们计算每个子集的平均值。...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。...我们现在可以使用apply()函数计算每行的间隔长度和间隔宽度的平均值： iris_df['Sepal_mean'] <- apply(iris_df[c("Sepal.Length", "Sepal.Width

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使用函数查询(一)

) 计算指定行的值的平均值 DOUBLE avg(DISTINCT col) 计算排重后的值的平均值 DOUBLE min(col) 计算指定行的最小值 DOUBLE max(col) 计算指定行的最大值...DOUBLE variance(col)var_pop(col) 返回集合 col 中的一组数值的方差 DOUBLE var_samp(col) 返回集合 col 中的一组数值的样本方差 DOUBLE...stddev_pop(col) 返回一组数值的标准偏差 DOUBLE stddev_samp(col) 返回一组数值的标准样本偏差 DOUBLE covar_pop(col1,col2) 返回一组数值的协方差...salary) FROM employees; 4 77500.0 3.表生成函数 表生成函数是与聚合函数“相反的”一类函数，其可以单列扩展成多列或者多行。...下面我们通过一个例子来进行讲解，如下的语句将 employees 表中每行记录中的 subordinates 字段内容转换成0个或者多个新纪录，如果某员工 subordinates 字段为空，如果不为空

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

1.3 常见聚合函数 常见的聚合函数包括： COUNT：计算行数。 SUM：计算数值列的总和。 AVG：计算数值列的平均值。 MIN：找出数值列的最小值。 MAX：找出数值列的最大值。...通过对指定列应用 SUM 函数，可以快速获取数据列的总和，对于统计和分析数值型数据非常有用。 2.3 AVG 基本用法 AVG 函数用于计算查询结果集中某列的数值平均值。...salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department_id; 特殊情况 使用 AVG(column_name) 计算特定列中数值的平均值...注意事项 AVG 函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，用于对不同组的数据进行平均值计算。 结果是一个数值，表示满足条件的列值的平均值。...AVG 函数是 SQL 中用于计算数值平均值的重要聚合函数。通过对指定列应用 AVG 函数，可以轻松获取数据列的平均值，对于统计和分析数值型数据非常有用。

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

1.3 常见聚合函数 常见的聚合函数包括： COUNT：计算行数。 SUM：计算数值列的总和。 AVG：计算数值列的平均值。 MIN：找出数值列的最小值。 MAX：找出数值列的最大值。...通过对指定列应用 SUM 函数，可以快速获取数据列的总和，对于统计和分析数值型数据非常有用。 2.3 AVG 基本用法 AVG 函数用于计算查询结果集中某列的数值平均值。...salary) AS average_salary FROM employees GROUP BY department_id; 特殊情况 使用 AVG(column_name) 计算特定列中数值的平均值...注意事项 AVG 函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，用于对不同组的数据进行平均值计算。 结果是一个数值，表示满足条件的列值的平均值。...AVG 函数是 SQL 中用于计算数值平均值的重要聚合函数。通过对指定列应用 AVG 函数，可以轻松获取数据列的平均值，对于统计和分析数值型数据非常有用。

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手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

可以用工作表的名字，或一个整数值来当作工作表的index。 ? 4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割，我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...6、筛选多种数值 ? 7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...可以使用dictionary函数进行单独计算，也可以多次计算值： ? 七、Vlookup函数 Excel中的vlookup是一个神奇的功能，是每个人在学习如何求和之前就想要学习的。

8.3K30

评分卡模型开发-用户数据缺失值处理

然而，对于偏态分布或者离群值来说，平均值就不是最佳选择。因为偏态分布的大部分值都聚集在变量分布的一侧，平均值不能作为最常见值的代表。...，考虑的是数据每列的数值或字符属性，在进行缺失值填补时，我们也可以考虑每行的属性，即为我们要讲述的第三种处理缺失值的方法，根据变量之间的相关关系填补缺失值。...当我们采用数据集每行的属性进行缺失值填补时，通常有两种方法，第一种方法是计算k个（本文k=10）最相近样本的中位数并用这个中位数来填补缺失值，如果缺失值是名义变量，则使用这k个最近相似数据的加权平均值进行填补...在寻找跟包含缺失值的样本最近的k个邻居样本时，最常用的经典算法是knn(k-nearest-neighbor) 算法，它通过计算样本间的欧氏距离，来寻找距离包含缺失值样本最近的k个邻居，样本x和y之间欧式距离的计算公式如下...式中：δ_i ( )是变量i的两个值之间的距离，即 ? 在计算欧式距离时，为了消除变量间不同尺度的影响，通常要先对数值变量进行标准化，即： ?

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数据分析中非常实用的自编函数和代码模块整理

然而，对于偏态分布或者离群值来说，平均值就不是最佳选择。因为偏态分布的大部分值都聚集在变量分布的一侧，平均值不能作为最常见值的代表。...（基于knn算法） 上述按照中心趋势进行缺失值填补的方法，考虑的是数据每列的数值或字符属性，在进行缺失值填补时，我们也可以考虑每行的属性，即根据变量之间的相关关系填补缺失值。...当我们采用数据集每行的属性进行缺失值填补时，通常有两种方法，第一种方法是计算k个（我用的k=10）最相近样本的中位数并用这个中位数来填补缺失值。...在寻找跟包含缺失值的样本最近的k个邻居样本时，最常用的经典算法是knn(k-nearest-neighbor) 算法，它通过计算样本间的欧氏距离，来寻找距离包含缺失值样本最近的k个邻居，样本x和y之间欧式距离的计算公式如下...式中：δi()δ_i ( )是变量i的两个值之间的距离，即 ? 在计算欧式距离时，为了消除变量间不同尺度的影响，通常要先对数值变量进行标准化，即： ?

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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。...通常是包含要取平均值的数据值的列的名称。 %FOREACH(col-list) - 可选—列名或以逗号分隔的列名列表。...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。...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

Pandas速查卡-Python数据科学

它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max

9.2K80

AWK处理日志入门

输入 AWK是针对文件或管道中每行输入的处理语言。...NF是个代表总列数的系统变量，所以$NF代表最后一列，还支持$(NF-1)来表示倒数第二列。 还支持列之间的运算，如$NF-$(NF-1)是最后两列的值相减。...输入的列分隔符 默认以空格做分割符，也可以重新指定，下例指定了':' awk -F ':' '{print $1,$2}’ access.log 也可以正则表达式定义多个分割符，下例指定了 '-' 和...1.计算累计值和平均值 awk '{sum+=$NF} END {print sum, sum/NR}' 上例对每行输入内容进行最后一列的值的累计，而END后的语句，打印累计结果 和平均值，NR是系统变量代表总行数...针对某一列的字符匹配 针对第4列的地址段匹配，~ 是字符匹配，!~则是不匹配的意思。 awk '$4 ~ /192.168.0.4[1-5]/ {print}' 3. 针对数值的过滤 支持==, !

2.5K40

如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列？

一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【麦当】的粉丝问了一个关于Python如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...new2=[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2] new3=[3,3,3,3,3,4,4,4,4,4] # 下面这行会直接把第一列数据替换 df[0]=new1 # 在最后面添加一列 df["新...=col_names,fill_value=0) print(df3) # 在最前面插入一列，方法二 df3.insert(0,'新列2',new3) print(df3) 【瑜亮】老师在手机上编程的...这篇文章基于粉丝提问，针对如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，给出了具体说明和演示，文中给了两个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题。...应该还要其他方法的，如果你想到了，记得私信我，一起学习交流噢！

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