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(1323)
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沙龙
1
回答
求
大熊猫
按
星期
分组
的
时间
的
标准差
和平
均值
、
、
、
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?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=ite
浏览 2
提问于2017-01-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何对子列使用pandas.groupby.agg()?
、
、
我想将此数据帧
按
设备2 EQ2
分组
,并计算子列['A']['mean']
的
平
均值
和
标准差
(即平
均值
的
平
均值
和平
均值
的
标准差
) EQ EQ2 A
浏览 0
提问于2021-03-22
得票数 0
5
回答
修改Pandas
的
输出
、
有没有办法省略
大熊猫
所描述
的
部分产出呢?这个命令为我提供了一个表输出(simpleDate
的
executeTime
的
计数
和平
均值
)。df.groupby('simpleDate').executeTime.describe().unstack(1) 不过,这就是我想要
的
,数数和刻薄。我猜答案将是重写这一行,而不是使用描述,但我还没有得到任何幸运
的
分组
由simpleDate 和得到计数
的
平
均
浏览 7
提问于2013-10-01
得票数 24
回答已采纳
1
回答
从直方图中获取
均值
和
标准差
、
、
、
我可以得到直方图中特定条形(柱状图)
的
平
均值
和
标准差
吗?如果是,我应该使用什么函数或命令?我正在使用octave.Thank你。
浏览 0
提问于2013-12-19
得票数 0
2
回答
在pandas数据帧中
按
多个
时间
单位
分组
、
我有一个数据帧,它由15秒间隔
的
时间
序列数据组成:2012-12-28 11:11:00 103.2 2012-12-28 11:11我想
按
年份和
时间
分组
,看看多年来
时间
效应
的
分布情况。例如,我可能想要计算每15秒间隔几天
的
平
均值
和
标准差
,并查看2010年、2011年、2012年等期间
的
平
均值
和
标准差</
浏览 2
提问于2013-01-13
得票数 9
回答已采纳
1
回答
使用dplyr获取计数
、
、
我希望能够在
分组
后得到某些变量
的
计数、
标准差
和平
均值
。我可以得到平
均值
和性病,但得到
的
计数给我一个错误。下面是我
的
代码: group_by(Condition) %>% dplyr::summarise(mean = round(mean(Compensatory.Value
浏览 0
提问于2016-04-17
得票数 0
回答已采纳
2
回答
计算平
均值
时使用groupby计算最小和最大值
、
、
0 | 2 | sudoku tuesday | 3.3 | 2 | tetris 我试着首先按游戏
分组
,在每个不同
的
“游戏”中,
按
“天”
分组
,并计算哪一个是最大值和最小值(但对于每个“天”单独和排除0分-所以>0.001为例)。但是这个最小值和最大值必须从当天
的
平
均值
中计算出来。例如,对于游戏“数独”,第一个“
星期
一”
的
平
均值
为(
浏览 41
提问于2019-09-13
得票数 1
回答已采纳
5
回答
如何使用ExecutorService跟踪任务执行统计数据?
、
、
、
我使用ExecutorService触发任务,分派需要按特定于任务
的
标准
分组
的
任务:Task[type=b]...我希望定期输出每个任务所用
的
平均
时间
(
按
type
分组
),以及
均值
/中位数和
标准差
等统计信息。 当然,这需要相当快,理想情况下,不应该导致不同
的
线程在报告统计数据时同步。有什么好
的
架构可以做到这一点?
浏览 3
提问于2009-05-28
得票数 10
回答已采纳
1
回答
如何在Django QuerySet中进行
分组
查询?
、
、
我
的
Django模型: a = IntegerField()我想编写一个查询集来回答以下问题:“对于每个不同
的
a值,b
的
最小值、最大值
和平
均值
分别是多少?”文档中
的
所有示例都显示了如何在
分组
的
相同变量上
求
平
均值
时使用这些方法。
浏览 1
提问于2015-02-26
得票数 5
回答已采纳
2
回答
如何计算RDD[Long]
的
标准差
和平
均值
?
、
、
我有一个名为RDD[Long]
的
mod,我希望使用Spark2.2和Scala2.11.8计算这个RDD
的
标准差
和平
均值
。 我该怎么做呢?我试图
按
以下方式计算平
均值
,但是否有更容易获得这些值
的
方法?
浏览 3
提问于2018-01-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在谷歌BigQuery上按
时间
窗口划分
时间
块
、
我有一个在BigQuery上运行
的
查询,我希望能够通过特定
的
时间
框架来组合行,并对其他行
的
值进行平均。UTC | 200002018-08-10 12:55:22 UTC | 5000 我希望能够查询它,这样我就可以
按
小时显示结果因此,2018-08-09 17:00:00行将是两个
时间
块
的
组合,其平
均值
为25000 (40000+10000/2)。 如
浏览 31
提问于2019-01-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
逐列查找最低数目的汇总统计量
、
、
我想找出平均,模式,第一,第三百分位数,和
标准差
的
最低(最高
和平
均值
)
的
非零
的
year_hh_inc数
分组
时,regional_schlüssel。这是我
的
数据:x <- getURL('https://raw.githubusercontent.com/dothemathonthatone/maps/master/maindf %>%
浏览 3
提问于2020-03-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何通过Python + Numpy获得组中
的
变异系数?
、
、
我在分析我正在做
的
一门课程
的
家庭作业中
的
一些数据。为此,我想要一些值
的
变异系数,但我不知道如何去做。他们已经在网上搜索过了,没有找到一条容易
的
路。只是为了获取信息:在按日
分组
数据时,我可以使用以下代码进行
标准差
和平
均值
:display(fu
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
这里有一种方法来显示一个组中
的
计数
和平
均值
吗?
我尝试
按
数据框中
的
列进行
分组
,并显示出现次数
和平
均值
。a 4 b 6 b 6 c 12 id mean
浏览 0
提问于2020-05-05
得票数 1
1
回答
将数据按
时间
分组
并在matplotlib中聚合后绘制
标准差
误差条
、
我有一个函数可以
按
小时对数据进行
分组
(基于数据帧中
的
时间
戳),然后聚合平
均值
和
标准差
。然后我将它们绘制在一个图表上。目前,平
均值
被绘制出来,然后
标准差
在同一图形上显示为一条单独
的
线。我用来绘制下面这张图
的
函数: final_df = data_to_plot.groupby
浏览 5
提问于2017-08-02
得票数 1
1
回答
“DatasetGroupBy”对象不可订阅
、
、
我有多个netCDF4数据集,其中包含一整年
的
月度天气数据。在xarray中使用groupby方法提取月度数据后,我无法从
分组
结果中获得
均值
、
标准差
等统计信息。它在执行基本算术运算时会产生错误。我
按
以下方式对月度数据进行了
分组
: monthTime = ds.groupby('time.month') 在此之后,当我想要获取温度值时,它会显示一个错误: monthTime['temp'] TypeError: 'DatasetGroupB
浏览 16
提问于2019-04-16
得票数 0
1
回答
Data.table中
的
多个聚合
、
因此,一个非常常见
的
模式是:这将对
按
类别
分组
的
子集求和。但是,如果我想求和col,但是
求
col
的
平
均值
呢?(使用.SD)
浏览 0
提问于2018-03-21
得票数 0
1
回答
汇总摘要?
我已经看过如何在TOS中使用tMap来映射类似SQL
的
联接中
的
不同字段。如何根据特定字段进行聚合?如果我有两张桌子:and that are tMap'ped to [ B, C, F, G ]如何将结果聚合到非唯一B
的
多个条目中
浏览 1
提问于2011-05-31
得票数 3
4
回答
同时行和列
的
SQL平
均值
-类似于矩阵平
均值
、
、
、
我有一张这样
的
桌子- 我想
按
部门
分组
,以获得包含多行
的
四列
的
总和
和平
均值
。输出应如下所示- 谁来帮帮忙!
浏览 0
提问于2017-09-19
得票数 1
1
回答
按
工作日
分组
的
熊猫(M/T/W/T/F/S/S)
、
、
我有一个熊猫数据框,其中包含YYYY-MM-DD ('arrival_date')形式
的
时间
序列(作为索引),我想
按
每个工作日(
星期
一到
星期
日)
分组
,以便计算其他列
的
平
均值
、中位数、
标准差
等。最后,我应该只有七行,到目前为止,我只知道如何
按
周
分组
,它每周汇总所有内容。'], unit='d') # Grouping by week (= ~52 r
浏览 0
提问于2017-12-18
得票数 11
回答已采纳
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