查找ids高于平均水平的熊猫
熊猫是一种大型哺乳动物，属于熊科。它们以其可爱的外观和温顺的性格而闻名于世。以下是关于查找ids高于平均水平的熊猫的答案：
- 问题理解： 这个问题涉及到查找ids高于平均水平的熊猫。从问题描述中可以推断，ids是指熊猫的标识符（或ID），而平均水平可能是指熊猫ids的平均值。我们需要找出ids高于平均水平的熊猫。
- 解决方案： a) 计算平均水平：首先，需要对所有熊猫的ids进行求和，并除以熊猫的总数，即可得到平均水平。
- b) 查找高于平均水平的熊猫：遍历所有熊猫的ids，将高于平均水平的ids找出来，并记录下来。
- 应用场景：
这种查找高于平均水平的熊猫的应用场景可能包括以下几个方面：
- 数据分析：当需要对熊猫的ids进行分析时，可以通过查找高于平均水平的熊猫，找出其中的特殊群体或个体。
- 基因研究：研究人员可能对具有高ids的熊猫群体感兴趣，因为它们可能具有某些特殊的基因特征。
- 物种保护：了解具有高ids的熊猫可以帮助保护者更好地了解熊猫的分布情况和种群数量。
- 推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是一些可能与熊猫相关的产品：
请注意，以上仅是一些示例产品，实际应用中可能还需要结合具体需求和业务场景进行选择。
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我有这些数据，我想要在GDP水平(高于平均水平与低于平均水平)与酒精消费水平(高于平均水平与低于平均水平)之间建立交叉表格。找出它们之间的关联。
我正在尝试这个，但这不是我想要的。
pd.crosstab(df['GDP'],df['Recorded_Consupmtion'], margins=True)
浏览 17提问于2017-07-05得票数 2
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我在Power BI中有一个带有条形图的图表，我也有一条平均线。我想知道当条形高于平均水平时，我是否可以改变颜色。我知道可以手动设置颜色，但当我更改f.e.时。几年来它不能适应。 有没有人知道这是否可能？ 提前谢谢。
浏览 23提问于2019-12-09得票数 1
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我有一个清单，里面有多个字典。这些字典中的每一本都有一个ID。我需要找出哪些字典具有匹配的ID值。然后，我可以为这两本字典的平均水平创建一本新词典。
示例：
[
{'id': 123, 'conversions': 1.4227642276422763, 'cpc': 2.2357723577235773, 'cpm': 4.471544715447155, 'reach': 90.65040650406505},
{'id': 123, 'conversions': 1.4056
浏览 3提问于2021-09-23得票数 1
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计算平均人数
、、
我正在计算有多少人的分数比平均水平高。
我现在拥有的是返回学生的数量，当我从">=“中删除"=”时，它返回0。
SELECT count(*)
FROM data.students
WHERE grade IN (SELECT grade
FROM data.students
GROUP BY grade HAVING grade >= AVG(grade));
如果我用一个整数代替avg()函数，我就得到了很好的结果。我做错了什么？
浏览 5提问于2021-10-28得票数 0
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1回答
我怎样才能做到以下几点？如果列id中至少有一个NULL，我希望删除行(按inv分组)。
id inv name
0 1 1AB None
1 1 2CD Raul
2 1 5DR Elena
3 2 None Jose
4 2 None Ramon
5 2 4RD Jessi
6 3 3GT None
7 3 5GR Alvaro
8 3 6CF Marge
9 3 45YU Jim
我想要的结果应该是这样的：
id inv name
0 1
浏览 3提问于2021-12-30得票数 -1
2回答
我正在尝试查找图中连接数高于平均水平的所有节点，如下所示：
START n=node(*)
MATCH n-[r]-()
WITH n, count(r) AS cnt
WITH n, cnt, avg(cnt) AS av
WHERE cnt > av
RETURN n, cnt
但这会返回0行-我相信这里的'av‘等于'cnt’。
我想知道从cnt创建一个集合传递给avg是否会有帮助，但这只会产生一个错误。
浏览 0提问于2013-01-12得票数 1
1回答
我有一只熊猫的数据，上面有轨道上的信息，以及它们是如何匹配的。有很多列，但我想根据这些列删除行：
ID Hard_Match Soft_Match
75 205487000 False True
91 205487000 False True
47 205487000 True False
0 209845000 True False
62 210842000 True False
81 212085000 False
浏览 0提问于2016-02-29得票数 1
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3回答
我有一份名单
z = ['111111','222222','333333','4444444']
我想在z中查找每一项，并将其替换为存储在我的dataframe 'data‘中的等效值，其中有两列，旧数字和新数字：
old_numbers = data.ix[i, 'old_ids']
new_numbers = data.ix[i, 'new_ids']
示例:z中的旧数字111111需要更新为121212,222222需要更改为202020，因此我需要从z中查找111111和22222
浏览 3提问于2016-03-29得票数 0
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2回答
非常简单的问题--我们是否可以在sql中运行类似于以下内容的操作，如果不是这样的话，我们可以选择什么：
编辑#1固定问题
下面的查询应该回答:按月给我所有的名字和薪水，如果他们的工资高于所有工资的平均水平(不大于avg )。按月计算的薪金)
从表组中选择名称、月、工资按1,2有和(工资)>avg(工资)
浏览 5提问于2022-02-20得票数 0
2回答
我刚开始和潘达斯合作，我试着用它做一件非常简单的事情。使用flights.csv文件，我定义了一个新列，它用underperforming定义一个新列，如果乘客数低于平均水平，则值为1。我的问题是，这可能是错误的逻辑，因为它没有更新的价值。下面是一个示例：
df = pd.read_csv('flights.csv')
passengers_mean = df['passengers'].mean()
df['underperforming'] = 0
for idx, row in df.iterrows():
if (row[&
浏览 19提问于2022-05-24得票数 1
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3回答
在我的数据库中，每行都有一个用于平均评等的列。
现在假设我有数千行具有各种平均值，例如4.45 4.78 3.21 2.13 4.91
我怎样才能得到前三名平均水平最高的行呢？
浏览 0提问于2015-06-18得票数 1
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矢量化向前看函数熊猫数据
、、、、
我想在熊猫的DataFrame上做一个“奇怪”的计算(可以认为是一个系列)。DataFrame必须被视为时间序列或类似的(元素的顺序很重要)。
给定索引处的值
给定一个步骤(例如1)整数或实数
给定乘数rr (例如2)整数或实数
展望元素i:并将以下“类”分配给valuei：
+1如果随后的值达到值的级别+步骤* rr，则在到达valuei步骤之前
-1如果随后的值在达到valuei +步骤之前达到值-步骤* rr
在彼此的情况下(即，当随后的值接触值-步骤，然后值+步骤，反之亦然)。
我知道这听起来很疯狂。想象一下，用+1/-1步进行随机行走。像这样的
浏览 3提问于2014-04-25得票数 5
1回答
$a = explode(",",$data['ids'][$i]);
$dbtvalues = array();
for($j=0;$j< count($a);$j++)
{
$dbtvalues['serial_no'] =$a[$j];
if($data['modelno'] !="select")
浏览 5提问于2015-09-24得票数 0
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1回答
我有一个大的索引数据，我想根据他们的索引分组。数据的索引如下：
Index
...
79228
79230
79232
101930
101932
101934
101936
101938
147224
147226
147228
147230
...
应如何分组：
Index group_id
...
79228 1
79230 1
79232 1
101930 2
101932 2
101
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
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你好，我试图运行一个程序，将返回学生的成绩和他们的平均水平。此外，我知道我是一个基本的无头脑的程序员第一年。我可能会变得很可怕。不过，请帮助你尽你所能，这将是非常感谢。谢谢。
错误说是在第49行。
说“
line 49, in <module>
while ids > STOP:
TypeErrorL unorderable types: str() > int()
XXXX
def assigngrades(scores):
avg = sum(scores)/len(scores)
print(avg)
for val in s
浏览 0提问于2018-09-28得票数 2
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我有员工和部门的桌子。我需要找到以下SQL查询：
如果员工的薪资高于部门的平均薪资，那么每个部门的最低薪资是什么？
我试过这个：
select * from [Company Management].[dbo].[Employee]
where Salary in
(select min(Salary) from [Company Management].[dbo].[Employee]
where salary>=All
--average employee salary for department
浏览 1提问于2014-03-21得票数 0
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1回答
我有一个名为sql_hr的数据库，其中有一个表employees。
下面是一个.sql文件的内容，该文件创建带有表employees的sql_hr数据库：
DROP DATABASE IF EXISTS `sql_hr`;
CREATE DATABASE `sql_hr`;
USE `sql_hr`;
CREATE TABLE `employees` (
`employee_id` int(11) NOT NULL,
`first_name` varchar(50) NOT NULL,
`last_name` varchar(50) NOT NULL,
`job_title
浏览 1提问于2019-08-11得票数 0
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1回答
熊猫数据处理的有效方法
、、、、
我正在处理两个巨大的数据文件，我需要执行一个特定的操作来为第一个唯一的id检索两个数据文件中的一个的最频繁的值。我会用一个例子来更好地解释它。
假设我必须进行数据处理，第一个将被称为df_id，第二个将称为df_values
df_values:
ids values
0 id1 10
1 id2 20
2 id1 10
3 id1 30
4 id2 40
...
df_id:
ids desc
0 id1 a product
1 id2 a product
2 id3 a product
在实际的数据文件中，我有额外的列，但为了清楚起见，
浏览 3提问于2022-03-02得票数 0
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2回答
我有一个样本数据框架：
df = pd.DataFrame({
'year': [1987, 1987, 1988, 1988, 1989, 1989],
'product':['p1', 'p2', 'p1', 'p2', 'p1', 'p2'],
'price': [25, 30, 28, 29, 27, 30],
})
在特定年份的产品价格高于(或低于)前一年的价值时，提取行的最佳方法是什么？例如，1988年p1的价格
浏览 2提问于2021-06-26得票数 2
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我是这里的初学者，试图为我的一个项目制定一些流语法。我的项目是一个拼字字值计数器，其中我有一个使用HashMap存储字母及其值的方法，而我有一个字符串数组来存储需要处理的单词。使用stream，我能够获得单词的前三名和平均值。我目前有一些问题，试图找到：
那些高于平均水平的词那些低于平均水平的词
如何使用partitioningBy方法将值除以平均值以上和以下？请记住，这必须通过流来完成。
到目前为止，我的代码如下：
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.IntSummaryStatistics;
浏览 0提问于2020-08-02得票数 3
2回答
我有一个带有id:s的colum的DataFrame，可以包含重复的：
>>> df['user_id'].head()
Out[3]:
0 2134
1 1234
2 4323
3 25434
4 1234
Name: user_id, dtype: int64
我如何才能重新映射这一点，使用户的id从一个任意的数字和向上，增量按照原来的数字？在本例中，将从2开始，如下所示：
>>> df['user_id'].head()
Out[3]:
0 3
1 2
2 4
3
浏览 5提问于2017-01-23得票数 2
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2回答
熊猫切分栏并选择正确的值
、、、
我有一个pandas dataframe，看起来像：
Book_Name Book_Ids Countries_Published
Book_A [123] [USA]
Book_B [4670,1122] [Canada, USA]
Book_C [11,200,7688] [Japan, USA, Canada]
Book_D [500,400,600] [NaN, Japan, Cana
浏览 1提问于2020-05-04得票数 1
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我正在尝试使用彩色细胞，这是小学生在excel中的测试结果。
我希望根据它们超过平均水平(绿色)的10%或低于平均水平(红色)的测试总数的10%来给它们着色，而在测试总数10%以上或以下的那些仍然没有颜色。
如果一次考试超过30分，超过平均水平3次以上的考试要绿色，低于平均水平3次以上的考试要红。
如果测试结果超过200，超过平均水平20的人要绿色，低于平均水平20以上的是红色。
我在列中有结果，每一列都是不同的测试。
谢谢!
浏览 4提问于2013-08-30得票数 0
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这是我的查询，查找的员工的工资高于平均水平。我使用一个子查询：
SELECT salary
FROM Employee
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employee)
这是否可以在不使用子查询和联接的情况下找到这些员工？
浏览 0提问于2018-03-09得票数 2
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2回答
因此，我有一个python脚本，它比较了两个数据格式，并努力查找不在这两个数据格式中的任何行。它目前遍历一个非常慢的for循环。
我想提高进程的速度，并且知道迭代是问题所在。但是，我在使用各种numpy方法(如merge和where )方面没有什么好运气。
几个注意事项：
来自我的文件源的列名不一样，所以我将它们的名称设置为变量并使用变量名进行比较。--我只想使用来自其中一个dataframes.的列名。
df_new表示要根据当前文件(df_current)检查的新信息。
我现在的代码是：
set_current = set(df_current[current_col_name])
df_
浏览 2提问于2022-01-01得票数 0
3回答
我的元组is在下面
ids = tuple(df1['ids'])
ids有100 k行。
我的疑问
q_id=f'''
SELECT id, COUNT(*) AS Count
FROM NEWS
WHERE status = 'JOINED' AND id IN {ids}
GROUP BY 1
connection是一种用用户名和密码建立连接的方法。
df2 = connection('mysqldb', q_id)
花了太多时间才能得到结果。如何提高大熊猫中mysql查询的处理速度？
浏览 6提问于2019-12-31得票数 2
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打印薪资超过其所在部门所有员工的平均薪资的每个员工的姓名。
emp (eid: integer, ename: string, age: integer, salary: real)
works (eid: integer, did: integer, pct_time: integer)
dept (did: integer, dname: string, budget: real, managerid: integer)
这就是我所拥有的：
SELECT ename FROM emp
WHERE salary > all (
SELECT AVG(salary
浏览 2提问于2013-03-29得票数 0
1回答
长时间听众第一次打电话。我在OS10.9上使用Python2.7。
我有两个.csv文件:一个是有趣的基因列表，另一个是包含17000个基因的主列表，有4个相关的度量列(浮动)。我用熊猫创建了一个主数据(键是基因名)，并用.loc给它传递了我感兴趣的基因列表。我的new_df是那个迭代过程产生的数据框架。诚然，可能有一种更惯用的方式来做这件事(比如把熊猫系列和dataframe合并)。
使用new_df，我想重采样master_df搜索和结合相似的基因。我在寻找的基因值在我感兴趣的基因值的5%以内。当我找到匹配时，它会在我的new_df中的正确键下被绑定。有什么方法可以通过分级索引来完成这个任
浏览 0提问于2015-09-13得票数 1
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1回答
我是这里的初学者，试图为我的一个项目制定一些流语法。我目前有一些问题，试图找到：
所有单词的平均分数，，，单词高于平均水平，，，低于平均水平的单词，
我如何将我的单词值映射成一个双倍，以获取所有单词的平均值并显示这些平均值？如何使用partitioningBy方法将值除以平均值之上和以下？请记住，这必须通过流来完成。
到目前为止，我的代码如下：
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.IntSummaryStatistics;
import java.util.List;
import java.u
浏览 1提问于2020-08-02得票数 2
3回答
在python字典中操作值
、、、、
所以我从tsv文件中创建了这本字典，
import csv
grades = {}
with open('grades.tsv', newline='') as csv_f:
for row in csv.DictReader(csv_f, delimiter='\t'):
fullname = row['#fname'] + ' ' + row['lname']
grades[fullname] = float(row['marks'])
maxgrad
浏览 7提问于2014-12-31得票数 0
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3回答
我需要替换一个以%开头的单词。
例如Welcome to home | %brand %productName
希望在以%开头的单词上拆分，这将给我{ brand, productName }。
我的正则表达式低于平均水平，因此将非常感谢这方面的帮助。
浏览 0提问于2012-02-23得票数 1
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你好，作为SQL的新手，我不知道该怎么做，我已经计算好了如何向所有薪水高于平均水平的人展示。
我现在需要向所有薪水高于平均水平但低于监督员工资的人展示。
这是我输入的代码，以获得高于平均水平的薪资。
select first_name, last_name, salary
from staff
where salary >(select avg(salary) from staff);
这是完成的第一部分，但我不知道如何打电话给Salarys，因为如果:人们的工资低于主管，但高于平均水平。
这些表格包括：
First_Name，Last_Name，角色，薪资
浏览 2提问于2017-04-27得票数 0
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2回答
1. let inventory = [
{ candy: "Twizzlers", inStock: 180, weeklyAverage: 200 },
{ candy: "Sour Patch Kids", inStock: 90, weeklyAverage: 100 },
{ candy: "Milk Duds", inStock: 300, weeklyAverage: 170 },
{ candy: "Now and Laters", inStock: 150, weeklyAverage:
浏览 0提问于2020-08-10得票数 0
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1回答
我有两个有值的表：
CREATE TABLE students (
ids int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name varchar(100) DEFAULT NULL,
surname varchar(100) DEFAULT NULL
);
CREATE TABLE register (
idr int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
data_ora datetime DEFAULT NULL,
idstu int DEFAULT NULL,
grade int DEFAULT NULL,
浏览 5提问于2022-04-07得票数 -1
5回答
熊猫整数滤波
、、
我使用我创建的函数创建了一个dataframe
data = generate_xml()
然后，我根据列名(在本例中称为WalmartIDS和ASINS )创建数据的子集。下面也是dataframe的示例。
walmartIDS = data.loc[:,['WalmartIDS','ASINS']]
>>
WalmartIDS ASINS
602 20511489 B077BS6737
603 10311487 B077BMHVG7
604 10311302 B077BRTYCS
605 152381151 B0
浏览 0提问于2018-08-21得票数 4
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1回答
我正在创建一个基于类的信号发生器，它给出了一个价格列表和一个平均值列表，如果当天的价格高于平均价格，但是前一天的价格并不高，它会在给定的一天内创建一个“买入”信号，因此，基本上当价格超过平均值时，它会发出一个卖出信号和一个买入信号，当价格低于平均水平时(这低于一天的平均价格，但当天没有)--这是我的代码，但它只是从第三种情况返回了一个带有空字符串的列表。
class Simplemovingaverage_signals():
def __init__(self, list_of_prices, list_of_averages):
self.list_of_price
浏览 2提问于2014-02-18得票数 0
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我曾经像下面这样使用过groupby，但是它没有起作用：
df={ 'id' :[1,1, 2,2, 3], 'testname' : ['math', 'science', 'math', 'literature', 'math'], 'result' :['passed', 'failed', 'passed', 'passed', 'failed'}
ndf=df.gro
浏览 5提问于2019-12-30得票数 0
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1回答
在图像预处理阶段，对图像进行归零是必要的。
但我不知道为什么有些论文会减去全球平均水平(整个培训集中的平均水平)，而另一些文件则只是减去本地平均水平(每批小批之间的平均值)。请你解释一下这个想法好吗？
PS：在以零为中心的情况下，我们是否减去每个通道的平均值？
浏览 1提问于2018-06-07得票数 0
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1回答
加快熊猫圈
、、
我正努力解决Python上的一个问题，我有一个DataFrame，它代表了一个网站上的连接：
No. IDs date duration_since_last_visit
1 4678 2012-11-30 23:59:59 0
2 4703 2012-11-30 23:59:23 0
3 4678 2012-11-30 23:58:46 73s
4 5803 2012
浏览 1提问于2014-05-22得票数 0
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1回答
我正在使用GeoPandas和Pandas。比如说，我有一个300,000行Dataframe，df，它有4列+索引列。
id lat lon geometry
0 2009 40.711174 -73.99682 0
1 536 40.741444 -73.97536 0
2 228 40.754601 -73.97187 0
然而，唯一的ids只有少数(~200)
我想为每个组合(lat，lon)生成一个shapely.geometry.point.Point对象，类似于这里显
浏览 0提问于2015-06-07得票数 2
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我有一个只有一列的数据。我想编写一个函数，返回给定键值的列值；如果键不在索引中，则编写一个不同的(常量)值。我能想到(至少)两种合理的方法来实现这一点-- ，除了速度之外，还有一个比另一个更好的原因吗？。
w/r/t速度，len(df) = 10k，len(ids_to_check) = 20k时，try/除速度慢约2倍。这让我感到惊讶，因为另一种方法必须遍历索引两次。对这种行为有任何直观的解释吗？
使用try/except块
def attempt_1(id_val，df)：尝试:除了KeyError:返回ids_to_check 1循环中i的constant_val %timeit a
浏览 2提问于2014-05-13得票数 1
我有一个单词部分的数据库，每个单词有两行。基本上，每个单词有两行的数据集。我想找到以元音结尾的单词(以便以后删除)。下面是一个示例行：
ID wordID Segment SegType
2475 1170 d consonant
2476 1170 i vowel
2477 1171 a vowel
2578 1171 d consonant
前两个是糟糕的数据集(wordID 1170) --我想找到这些数据集，然后删除。最后两个是一个很好的数据集(wordID 1171)，我想保
浏览 2提问于2017-04-10得票数 1
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3回答
我有熊猫的时装秀，如：
df = pd.DataFrame(
{
"IDs": [
["A", "B"],
["A", "B", "A", "C"],
["A", "B", "A", "D", "C", "D"],
],
"distance": [
浏览 5提问于2022-03-17得票数 2
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我有一个数据框架，如下所示：
id age sallary
1 16 500
2 21 1000
3 25 3000
4 30 6000
5 40 25000
以及我想忽略的ids列表，1,3,5
如何获得包含其余所有行的数据框架: 2,4。
非常感谢每一个人。
浏览 1提问于2015-02-03得票数 0
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假设我创建了以下Pandas系列，其中包含三个不同站点10年来的一些每日测量数据
import numpy as np
import pandas as pd
stations = ['a', 'b', 'c']
dates = pd.date_range(start = '2000-01-01', end = '2009-12-31')
index = [(stations[i], dates[j]) for i in range(len(stations)) for j in range(len(
浏览 0提问于2021-09-24得票数 0
1回答
我被一个同事分配了一个问题，我很难想出可能的解决方案。问题是:我有一个数据集，其中每一行代表我们在这里生产的一件产品，列代表生产过程中出现的许多不同因素的值(例如长度、重量、温度等)。现在，有时，某个产品会出现严重缺陷，无法出售给客户。由于我们不知道这些缺陷发生的原因，我们希望查看这个数据集，并使用R中的机器学习算法找出有缺陷的产品是否有任何不同或不寻常的地方(例如，温度远高于平均水平等)。 我想我想问的是，如果有某种类型的方法、算法或研究，任何人都可以告诉我，这样我就可以获得更多关于这方面的信息。非常感谢您的帮助！
浏览 7提问于2019-05-20得票数 1
1回答
很抱歉，如果以前有人问过类似的问题，我到处找，但找不出解决办法。
我的数据如下所示，除了更多的学科(数学、科学、历史等)：
data = {'Group':['Winner','Winner','Loser','Loser'],
'MathStudy': ['Read','Read','Notes','None'],'ScienceStudy': ['Tutor','Read
浏览 3提问于2021-02-23得票数 0
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1回答
我被困在一个与熊猫消费有关的问题上：
代码如下所示：
df = pd.DataFrame({"IDs": [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
"Month": ["01", "02", "01", "01", "02", "01", "01", "02", "01"],
"column1": [0.9, 0.
浏览 4提问于2022-07-23得票数 2
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2回答
使用以下csv文件
id,name,cy,in
0,MD,4,16
2,MD,10,20
3,YD,5,14
4,ZD,10,14
我编写了以下代码来创建一个新的dataframe。
df = pd.read_csv('test.csv', usecols=['id', 'name', 'cy', 'in'])
df2 = pd.DataFrame(columns=['N', 'I', 'C'])
ids=[0,2,4]
for i in ids:
row =
浏览 7提问于2022-05-11得票数 0
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我试图在某个类别中找到所有菜谱，其中键/值数据记录在PostgreSQL的jsonb列中(值保存为数组)。
例如，假设我在“菜谱”表中的jsonb列中有"data“，并且我有三个条目，如下所示：
"Recipe 1" contains a "data" with key/value of: "category_ids"=>[123, 4059]
"Recipe 2" contains a "data" with key/value of: "category_ids"=>[405
浏览 4提问于2016-05-09得票数 1
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