group_by('cut') >> summarize(price_mean=X.price.mean(), price_std=X.price.std()) cut price_mean...diamonds >> group_by(X.cut) >> summarize_each([np.mean, np.var], X.price, 4) cut price_mean...2 327 False 3 334 True 4 335 True 5 336 True dense_rank（） 函数 计算重复的排序值或者秩...979 3 334 1313 4 335 1648 5 336 1984 cummean() 函数 cummean() 函数计算列的累积平均值...3 334 328.250000 4 335 329.600000 5 336 330.666667 cummax() 函数 cummax() 函数计算列的累积最大值
，既能实现普通聚合，也能实现加强版的累积聚合，R语言中也有与之一一对应的聚合函数： ?...下面举例说明一下，计算每位客户消费总额以及按照购买时间的顺序累计消费总额： 消费总额： data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(sum_amt =...按照购买时间计算每位客户的累计最小消费金额： data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(cuminamt = order_by(buy_date, cummin(...4 mean、cummean函数 R语言中的mean函数和cummean函数与sql中的avg函数相同，计算组内平均值和组内累计平均值，与sql区别的是：R语言中相同记录的累计值不同，而sql中相同记录累计值相同...：【窗口函数】第三弹：聚合函数和分布函数 历史上每位客户的平均消费金额 data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(mean_amt = mean(amt)) %
扩展线延伸到框外超过四分位距 (Q3 - Q1) 1.5 倍的第一个数据点。落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。...，它的扩展线覆盖范围更广。...可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。例如使用实验组和对照组之间样本均值的差异作为检验统计。...labels = np.random.permutation((df['Group'] == 'treatment').values) stats[k] = np.mean(income[labels...为了更好地理解，让我们绘制累积分布函数和检验统计量。首先计算累积分布函数。
扩展线延伸到框外超过四分位距 (Q3 - Q1) 1.5 倍的第一个数据点。落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。...sns.boxplot(data=df, x='Group', y='Income'); plt.title("Boxplot"); 实验组的收入分配更加分散:橙色盒子更大，它的扩展线覆盖范围更广。...可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。例如使用实验组和对照组之间样本均值的差异作为检验统计。...= np.random.permutation((df['Group'] == 'treatment').values) stats[k] = np.mean(income[labels])...为了更好地理解，让我们绘制累积分布函数和检验统计量。首先计算累积分布函数。
扩展线延伸到框外超过四分位距 (Q3 - Q1) 1.5 倍的第一个数据点。落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。...sns.boxplot(data=df, x='Group', y='Income');plt.title("Boxplot"); 实验组的收入分配更加分散:橙色盒子更大，它的扩展线覆盖范围更广。...可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。例如使用实验组和对照组之间样本均值的差异作为检验统计。...= np.random.permutation((df['Group'] == 'treatment').values) stats[k] = np.mean(income[labels]) - np.mean...为了更好地理解，让我们绘制累积分布函数和检验统计量。首先计算累积分布函数。
rolling Rolling Yes Yes scipy.signal库提供的加权非矩形窗口 rolling Window No No 累积值的窗口 expanding Expanding No Yes...值上的累积和指数加权窗口 ewm ExponentialMovingWindow No Yes (as of version 1.2) 看一个基于时间rolling的例子： In [4]: s...NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 2.0 5 3.0 6 4.0 7 5.0 8 6.0 9 7.0 dtype: float64 扩展窗口...扩展窗口会产生聚合统计信息的值，其中包含该时间点之前的所有可用数据。...0 0 0.0 1 0.5 2 1.0 3 1.5 4 2.0 指数加权窗口 指数加权窗口与扩展窗口相似，但每个先验点相对于当前点均按指数加权。
8 9 10 lag(x) #> [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 lead(x) #> [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NA 累积计算...R提供了累积和、累积积、和累积最小值、和累积最大值：cumsum(),cumprod(),cummin(),cummax()。...dplyr提供勒cummean()用于计算累积平均值。如果你想要进行滚动累积计算，可以尝试下RcppRoll包。...这样你可以检查你下结论来源的数据数目。...这让sum()与mean()变得非常有用，sum(x)可以计算x中TRUE的数目，mean()可以计算比例： # 多少航班在5点前离开 not_cancelled %>% group_by(year
因此，随机化之后非常重要的一步就是检查是否所有观测变量都是组间平衡的，是否不存在系统性差异。另外一个选择是分层抽样，额可以事先确保特定协变量是平衡的。...其想法是，在零假设下，两种分布应该是相同的，因此混排group标签不应该显著改变任何统计量。 我们可以选择任何统计数据，并检查它在原始样本中的值与它在group标签排列中的分布如何比较。...= np.random.permutation((df['Group'] == 'treatment').values) stats[k] = np.mean(income[labels]) -...为了更好地理解检验，让我们画出累积分布函数和检验统计量。首先，我们计算累积分布函数。...我们看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不行。 作为一个可行的例子，我们现在要检查不同处理组的收入分布是否相同。
print(paste("AUC:", auc(roc_result))) # 绘制ROC曲线 plot(roc_result, main="ROC curve") 这个脚本首先进行了一个t检验来检查两个组的表达量是否有显著差异...pnorm(q, mean = 0, sd = 1)：正态分布的累积分布函数。 qnorm(p, mean = 0, sd = 1)：正态分布的分位数函数。...rnorm(n, mean = 0, sd = 1)：生成正态分布的随机变量。...(paste("p-value:", p_value)) +theme_bw() # 根据表达量计算ROC曲线 roc_result <- pROC::roc(data$group, data$expression...首先是statquest学习小组长笔记 StatQuest生物统计学专题 - 基础概念 StatQuest生物统计学专题 - p值 StatQuest生物统计学专题 - 生物重复和技术重复 StatQuest
每次接收到一条记录时，它的标识符都会在这个目录中查找。如果找到了，记录就会被丢弃为重复。因为 Dataflow 是建立在可扩展的键/值存储之上的，所以这个存储被用来保存去重目录。 图 5-2。...为此，我们将希望通过剩下的三个问题的旅程，从窗口化开始，扩展到触发，最后将其与累积结合起来。 在哪里：窗口化 正如我们从第三章所知，窗口化告诉我们在事件时间中分组发生的位置。...如何：累积 在第二章中，我们了解到三种累积模式（丢弃、累积、累积和撤销¹³）告诉我们结果的细化如何与窗口在其生命周期内多次触发相关。...最小化重复工作相对比较简单。通过在管道内部进行部分进度的检查点（计算的中间结果以及检查点时间内的当前输入位置），可以大大减少失败发生时重复工作的量，因为检查点之前的操作都不需要从持久输入中重新播放。...最后，如果分组操作是我们将状态检查点到持久存储的地方，那么在机器故障时，我们必须重新计算表的任何重新触发的总和。这是大量重复的数据和计算。
(col) over()按窗口求和 聚合函数min(col) over()按窗口求最小值 聚合函数max(col) over()按窗口求最大值 排序函数row_number() over()不重复排序1,2,3,4...： 窗口函数的窗口边界 现在再重新回到窗口函数的整体上来，你会发现它实际上是先将数据分为多个分区，每个区按指定字段排序，最后对排序好的 分区数据选定边界进行函数计算。...shop order by mon rows between current row and unbounded following) 查看每个商店shop截止当前日期mon的收入sales和：即累积收入计算...，但是你也会发现，每次都写窗口边界很繁琐，能不能像partition by和 order by一样缺省操作呢。...现在再改写下3和4如下： 查看每个商店shop截止当前日期mon的收入sales和：即累积收入计算 sum(sales) over(partition by shop order by mon) 查看每个商店
summary() 比fivenum多mean和NA数 stem() 茎叶图(stem-and-leaf plot)，一种粗略的统计 sample() 从给定序列中做指定次数的随机采样...产生均匀分布的随机数 dunif() 均匀分布的密度函数 qunif() 分位数函数 punif() 均匀分布的累积函数 rnorm() 产生服从正态分布的随机数...dnorm() 正态分布的密度函数 qnorm() 正态分布的分位数 pnorm() 正态分布的累积分布函数 其它统计分布类似，如rpois产生服从泊松分布的随机数 density...检验来自正态分布的两个或多个样本是否具有相同的均值,无论方差的齐性如何 kruskal.test() Kruskal-Wallis rank sum test for whether the location of each group...apply() 对一个对象的指定维的所有成员运行一个函数 lapply() 对一个变量的每个元素运行同一个函数，返回一个list sapply() 同lapply, 但是返回一个向量,如果每次函数操作只产生一个元素
图片 简单来说，也就是实际值 图片 与预测值y 图片 之间的误差的绝对值序列，每次取时间窗口大小为hhh进行异常检测。...我们通过下面这个式子来确定阈值 图片 图片 其中 z 是人为规定的常数，阈值是通过下式决定的： 图片 其中： 图片 具体来说，作者通过枚举 图片 ，每次计算得到一个阈值，使得上式取到最大值...简单来说，过程是这样的，首先枚举zzz，然后计算得到一个阈值，然后计算去除超过阈值的点的前后均值和标准差的变化，并通过上式计算得分，使得得分最大的zzz也就是我们需要的。...，方差的变化 mean_delta = (self.mean_e_s - np.mean(pruned_e_s)) / self.mean_e_s...获取调整窗口的值会让这些异常点的数量减少，但是这并不能解决根本问题。最后还是先注释掉吧。
计算Netflix股票的累计收益 绘制每日和每月收益对了解投资的每日和每月波动很有用。要计算投资的增长，换句话说，计算投资的总收益，我们需要计算该投资的累积收益。...要计算累积收益，我们将使用 cumprod（） 函数。...计算多只股票的收益 计算多只股票的收益与单只股票一样容易。这里只需要传递一个附加的参数。我们需要使用参数 group_by（symbol） 来计算单个股票的收益。...group_by(symbol) %>% summarise(mean = mean(returns), sd = sd(returns)) ## # A tibble: 5 x 3 ## symbol...%>% group_by(symbol, year) %>% summarise(mean = mean(returns), sd = sd(returns)) ## # A tibble: 30 x
要计算投资的增长，换句话说，计算投资的总收益，我们需要计算该投资的累积收益。要计算累积收益，我们将使用 cumprod（） 函数。 ...我们需要使用参数 group_by（symbol） 来计算单个股票的收益。...计算多只股票的累计收益 通常，我们希望看到过去哪种投资产生了最佳效果。为此，我们可以计算累积结果。下面我们比较自2013年以来所有FAANG股票的投资结果。哪项是自2013年以来最好的投资？...group_by(symbol) %>% summarise(mean = mean(returns), sd = sd(returns)) ## # A tibble: 5...%>% group_by(symbol, year) %>% summarise(mean = mean(returns), sd = sd(returns)) ## #
Pandas提供了丰富的功能来处理缺失值、重复值等问题。...= df.fillna(value=0)4.2 处理重复值pythonCopy code# 检查重复值print(df.duplicated())# 删除重复值df_no_duplicates = df.drop_duplicates...p_value = ttest_ind(group1, group2)print(f"T-statistic: {t_stat}, p-value: {p_value}")15....我们的任务是根据学生的出生日期计算每个学生的年龄，并按年龄段统计平均成绩。...24.1 移动窗口和指数加权pythonCopy code# 移动窗口和指数加权df['RollingMean'] = df['Value'].rolling(window=3).mean()df['EWMA
sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean() 3、多列多个聚合 我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。...sales.groupby(["store","product_group"], as_index=False).agg( avg_sales = ("last_week_sales", "mean...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...例如，我们可以获得属于存储“Daisy”和产品组“PG1”的行如下: aisy_pg1 = sales.groupby( ["store", "product_group"]).get_group((...df["cum_sum_2"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().sum().values 24、累积平均 利用展开函数和均值函数计算累积平均
sales.groupby("store")[["stock_qty","price"]].mean() 3、多列多个聚合 我们还可以使用agg函数来计算多个聚合值。...sales.groupby(["store","product_group"], as_index=False).agg( avg_sales = ("last_week_sales", "mean...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定组并且返回DataFrame。...例如，我们可以获得属于存储“Daisy”和产品组“PG1”的行如下: aisy_pg1 = sales.groupby( ["store", "product_group"]).get_group(...df["cum_sum_2"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().sum().values 24、累积平均 利用展开函数和均值函数计算累积平均
通过维护序列中的一段特定大小的连续元素集，滑动窗口减少了不必要的重复计算，从而优化了性能。这种技术经常用于求解最大或者最小总和、长度满足特定条件的子串或子数组的问题。...在移动 left 指针的同时，我们可以更新相关的计算结果，如累积和或计数器等 在整个过程中，我们通常会记录窗口相关的一些信息，如窗口大小、窗口内元素的总和、窗口中的最大或最小元素等，可能还会记录与问题计算要求相关的最优结果...每次增加 right 时，重复上述过程，更新窗口中的元素和 sum，然后再次检查窗口的和是否大于等于 target 当外层 while 循环结束时（即遍历了所有元素），检查最短长度 len 是否被更新过...每次迭代中，在 hash 数组中增加 right 指向字符的计数 内层 while 循环检查通过 right 新加入的字符是否导致了重复字符出现。...当所有元素都被扩展到窗口中后，right 指针继续向右移动，让外部循环继续执行。 当循环结束时，len 中存储的就是满足条件的最大窗口长度。
▌Mean-Shift聚类算法 Mean-Shift是一种基于滑动窗口的聚类算法。...然后在剩下的处理阶段中，对这些候选窗口进行滤波以消除近似或重复的窗口，找到最终的中心点及其对应的簇。看看下面的图解。 ?...用于单个滑动窗口的Mean-Shift聚类算法 1、为了阐释Mean-shift算法，我们可以考虑二维空间中的一组点，如上图所示。我们从一个以C点（随机选择）为中心，以半径r为核心的圆滑动窗口开始。...Mean-shift可以看作是一种等高线算法，在每次迭代中，它能将核函数（圆滑动窗口）移动到每个迭代中较高密度的区域，直至收敛。...2、在每次迭代中，通过将中心点移动到窗口内点的平均值处（因此得名），来使滑动窗口移向更高密度的区域。滑动窗口内的数据密度与其内部点的数目成正比。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
