计算DataFrames列表中的平均值和模式
是一个数据处理的任务，涉及到统计分析和数据挖掘的技术。下面是对这个问题的完善且全面的答案：
平均值（Mean）是一组数据的平均数，可以用来衡量数据的集中趋势。计算DataFrames列表中的平均值可以使用统计分析的方法，例如使用平均值函数（mean）来计算每个DataFrame的平均值。平均值的计算可以帮助我们了解数据的整体水平。
模式（Mode）是一组数据中出现频率最高的值，可以用来衡量数据的集中趋势和重复性。计算DataFrames列表中的模式可以使用统计分析的方法，例如使用众数函数（mode）来计算每个DataFrame的模式。模式的计算可以帮助我们找到数据中出现最频繁的值。
在云计算领域，可以使用各种工具和技术来计算DataFrames列表中的平均值和模式。以下是一些常用的工具和技术：
- 编程语言：Python、Java、R等编程语言都提供了丰富的数据处理库和函数，可以方便地计算平均值和模式。
- 数据处理框架：例如Apache Spark、Hadoop等大数据处理框架，可以处理大规模的数据，并提供了计算平均值和模式的函数和算法。
- 数据库：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）都提供了聚合函数和查询语言，可以用来计算平均值和模式。
- 云原生技术：云原生技术可以帮助我们在云环境中快速部署和管理应用程序，例如使用容器技术（如Docker、Kubernetes）来运行数据处理任务。
- 人工智能：人工智能技术可以用来处理和分析大规模的数据，例如使用机器学习算法来预测数据的趋势和模式。
- 数据可视化工具：数据可视化工具可以将计算得到的平均值和模式以图表的形式展示出来，例如使用Matplotlib、Tableau等工具。
对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考以下内容：
- 腾讯云计算平台：https://cloud.tencent.com/product
- 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
相关·内容
我从我运行的一个实验的30次重复运行中获得了30个csv数据文件。我正在使用DataFrames的read_csv()函数将数据读取到pandas列表中。我想在这个列表中创建一个DataFrame，包含每列的30个DataFrames的平均值。有没有一种内置的方法来实现这一点？
为了清楚起见，我将在下面的答案中扩展示例。假设我有两个DataFrames：
>>> x
A B C
0 -0.264438 -1.026059 -0.619500
1 0.927272 0.302904 -0.032399
2 -0.26427
浏览 0提问于2012-06-24得票数 4
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我是Julia的新手，我有一个相对简单的问题(我想)是关于计算Julia数据帧中的均值。 假设我有以下数据帧： df = DataFrame(A=1:12, B=13:24) 我的目标是计算A列和B列中每4行的平均值。 A列包括3个平均值，值1,2,3,4，5,6,7,8,9,10,11,12。B列包括3个平均值，值13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24。 我尝试手动将数据帧拆分为3个数据帧，但我有一个很大的数据集，因此迭代行将会更有效率。 希望有人能帮助我(我使用的是Julia版本1.0.3)。
浏览 28提问于2019-05-31得票数 1
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我有csv文件(假设= 30)，我想使用相应的值计算所有30个csv的平均值，并创建一个新的output.csv文件。 示例csv文件：(我有13列和16行) | Dataset | VALUE1 | VALUE2 |
|:---- |:------:| -----:|
| Name1 | 2.4 | 4.2 |
| Name2 | 3.5 | 9.3 |
| Name3 | 4.6 | 11.5 | 现在我有30个这样的csv文件，其中第一行是标题，第一列也包含字符串名称。 我想要做的是取30个csv文件(例如，添加value1，name1)的所有30个csv文件的
浏览 7提问于2020-12-29得票数 1
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我需要计算每个月的平均值。目前，我有两个列“日期”(日期值，如g 01/01/2010)和AccOpen (数字值)。因此，对于一月份内的所有日期，我需要返回包含在对应的一月日期的AccOpen行中的所有数字的平均值。
是否可以使用计算的选项并输入一个公式，该公式将在每个月内(当向列表中添加列时)返回所有项的平均值？
ACCOPEN平均01/2010 2 2 02/01/2010 2
2010年3月1日2
04/01/2010 2
01/02/2010 2 2/02/2010
03/02/2010 2
04/02/2010 2
浏览 0提问于2011-07-19得票数 1
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8回答
列表的标准差
、、
我想找出第一，第二，…的均值和标准差。多个(Z)列表的位数。例如，我有
A_rank=[0.8,0.4,1.2,3.7,2.6,5.8]
B_rank=[0.1,2.8,3.7,2.6,5,3.4]
C_Rank=[1.2,3.4,0.5,0.1,2.5,6.1]
# etc (up to Z_rank )...
现在我想取*_Rank[0]的平均值和标准差，*_Rank[1]的平均值和标准差，等等。
(即:所有(A…Z)_rank列表中第一位数字的平均值和标准差；
所有(A..Z)_rank列表中第二位数字的平均值和标准差；
第三个数字的平均值和标准差...；等等)。
浏览 1提问于2013-03-13得票数 128
1回答
我有三列a，b，c，每一列都有一些+ve值，列a是按M1模式行驶的英里数，b列是在M1模式下旅行的M1/Miles模式中使用的燃料，c列是在M2模式下运行的M2/ miles模式中使用的燃料，现在我计算的是，如果在整个过程中使用M2模式，可以节省多少燃料。
支持程序(所有行单独)(b列*列a-列c*列a)
如果这是+v，这意味着如果我们使用模式M2，如果这是-ve，我们就可以节省那么多燃料，这意味着，如果使用M2模式，我们就会损失那么多燃料。
现在，在我的仪表板上，我向大家展示了可以节省多少燃料。它的+ve (这意味着使用模式M2 )会有一些好处。但是，当我计算b列和c列的平均值时，我得到了*
浏览 0提问于2018-05-09得票数 0
我有一个用例，需要有效地比较两列的平均值。更具体地说，我想找出两个值之间的百分比变化(这涉及到一些代数和数字之间的比较)。
为此，我首先对所需列的平均值进行分组和聚合，这将给出一个DataFrame，其中包含一个浮点数(即一个单元格的DataFrame )。现在，我最初所做的是使用以下方法从DataFrame获取这个值：
my_df.head()[0]
但是事实证明，这是非常慢的(我相信，把这个DataFrame带给驱动程序几秒钟)。我不知道如何获得这个值，或者如何将它与另一个平均值进行比较(该平均值是以相同的方式聚合/获取的)。附带注意，.collect()[0][0]也有这个速度问题。
有
浏览 0提问于2021-12-05得票数 0
我试图用熊猫解析成单独的DataFrames多个excel工作表。
到目前为止我的代码是：
sheet_names =[tab1, tab2]
df_names = [1,2]
def initilize_dataframes(sheet_names):
for name in sheet_names:
df = xls_file.parse(name) #parse the xlxs sheet
df = df.transpose() #transpose dates to index
new_header = df.iloc[0] #co
浏览 2提问于2017-07-26得票数 3
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我有几百个数据帧被附加到一个列表中。所有数据帧的列数相同，但行数不同。列名也是相同的。
所以我想取每一列的列值的均值、mad、std，我这样做：
所有数据帧都附加在一个列表(lst)中
lst = []
for filen, filen1 in zip(filelistn, filelist1):
df1 = pd.read_table(path_to_files+filen, skiprows=0, usecols=(0,1,2,3,4,8),names=['wave','num','stlines','fwhm',&
浏览 1提问于2018-09-25得票数 2
1回答
Plotly Express的条形图默认将观察值堆叠在一起，显示总和。 import seaborn as sns
import plotly.express as px
df =sns.load_dataset("penguins")
px.bar(data_frame=df, x="species", y="bill_depth_mm") 我试图显示每个物种的平均值，这是大多数其他流行的Python库返回的结果。 我可以手动计算每个物种的平均值，并创建一个新的字典/数据框架。然而，我觉得应该有一种简单的方法来直接从Plotly中显示平均
浏览 38提问于2021-04-04得票数 1
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我正在更改我的原始代码，以呈现它的一个非常简化的版本。但是，这就是主要问题发生的地方。使用以下代码：
Sp=pd.DataFrame()
l1=['a', 'b', 'c']
for i in l1:
Sp['col1'] = i
给出结果Sp为：
col1
我希望我的col1有a，b和c的值。谁能建议一下为什么会发生这种情况，以及如何纠正它。
编辑：
对于列表中的每个值，我使用它通过os连接到不同的文件(文件名由列表值组成)。从那里获取csv文件后，我从文件中获取数据的平均值、偏移量等值，并将这些值分配给另一列中的sp。
浏览 0提问于2018-06-29得票数 0
1回答
我想懒洋洋地从生成器中创建一个Dask dataframe，它看起来如下所示：
[parser.read(local_file_name) for local_file_name in repo.download_files())]
其中parser.read和repo.download_files都返回生成器(使用收益率)。parser.read生成一个键值对字典(如果我只是使用普通熊猫)，它会将每个字典收集到一个列表中，然后使用：
df = pd.DataFrame(parsed_rows)
什么是最好的方法来创建一个达克数据文件从这个？原因是：( a)我不一定知道返回的结果的数量；( b
浏览 3提问于2016-09-30得票数 5
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1回答
当两个条件中的任何一个为真时，我试图找出对应于特定列的数据帧元素的平均值。例如：
Using Statistics
df = DataFrame(value, xi, xj)
resulted_mean = []
for i in range(ncol(df))
push!(resulted_mean, mean(df[:value], (:xi == i | :xj == i)))
这里，我检查xi或xj是否等于i，然后找出存储在:value列中的所有相应值的平均值。这意味着稍后将推送到数组-> resulted_mean
但是，此代码没有生成所需的输出。
请建议修复此代码片段的最佳
浏览 2提问于2021-01-04得票数 1
1回答
滚窗熊猫
、
我需要从我的时间序列中创建一个数据集，其中包含由滚动的重叠窗口组成的样本。也就是说，以特定的窗口大小和特定的步长拆分我的数据帧。
如何使用Pandas做到这一点？我看到有一个滚动窗口，但它用于对窗口中的值执行一些聚合(例如，计算滚动平均值)。我只对隔离这些重叠的窗口感兴趣。该怎么做呢？
因此输出将是数据帧，如下所示：
1, a
2, b
3, c
4, d
5, e
6, f
7, g
对于窗口大小3和步骤2，输出将是：
1, a
2, b
3, c
3, c
4, d
5, e
5, e
6, f
7, g
为了清楚起见，我知道如何为此编写一个函数，只是想检查一下Pandas中是否已经有
浏览 6提问于2016-11-16得票数 2
3回答
sweets = {'cadbury': [180,90], 'candy': [190],
'milk chocolate': [150, 160], 'dark chocolate': [100],
'white chocolate': [180], 'ice cream': [122]}
dict糖果有不同的键和列表值对。我想请您帮助查找值列表中数字的平均值，并返回输出平均值最高的键。
浏览 13提问于2021-12-10得票数 2
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1回答
我有一个基本数据框架，其中我只想选择一组给定的列，然后对这些列执行计算。根据向量/数组的不同，我希望对每一行进行切片的列数不同。
基础数据
basedata = {
'1': [1, 2, 3, 4, 5],
'2': [5, 4, 3, 2, 1],
'3': [1, 1, 1, 2, 3],
'4': [3, 0, 3, 3, 3],
'5': [0, 4, 2, 2, 3],
}
df_base = pd.DataFrame(basedata)
目
浏览 1提问于2022-09-02得票数 0
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Spark DataFrame模式：
In [177]: testtbl.printSchema()
root
|-- Date: long (nullable = true)
|-- Close: double (nullable = true)
|-- Volume: double (nullable = true)
我希望在testtbl列中应用标量值函数。假设我想要计算“Close”列的平均值。对于rdd，我会这样做
rdd.fold(0, lambda x,y: x+y)
但是testtbl.Close不是rdd，它是一个功能有限的列对象。testtbl的行是rdds，列不是r
浏览 1提问于2016-07-26得票数 1
1回答
我有一个csv文件，其中包含两年中每分钟一次的数据，我想运行代码来计算24小时的平均值。理想情况下，我希望代码迭代数据，计算平均值和标准差，以及每24小时周期dataA和dataB之间的R^2，然后将这些新数据输出到新的csv文件中(带有日期戳和每24小时周期的计算数据)。 ? 这些数据有一个不同寻常的时间戳，我认为这可能会让我有点被绊倒。我一直在尝试不同的For循环来迭代数据，但我不确定如何指定我想要每24小时周期的平均值等。 这就是我到目前为止所拥有的代码，但是我不确定如何完成For循环来实现我想要的。如果有人能帮上忙那就太好了！ import math
import panda
浏览 13提问于2019-02-11得票数 1
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1回答
我有两只熊猫DataFrames。数据帧1：
League Ab. Year G/G Avg A/G Avg
League A 2018 0.35 0.58
League B 2018 0.68 0.72
League A 2019 0.37 0.66
League B 2019 0.65 0.68
DataFrame 2：
Player Year League Ab. G/G
浏览 6提问于2019-11-16得票数 0
我有两个维数相同的数组： a1 = [1,1,3,4,6,6]
a2 = [1,2,3,4,5,6] 我想根据数组a1对它们进行分组，并获得每个组的数组a2的平均值。我的输出来自数组a2，如下所述： result:
1.5
3.0
4.0
5.5 请建议一种实现此任务的方法。谢谢！！
浏览 39提问于2021-04-20得票数 3
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1回答
我正在为列中的每个唯一值创建多个数据格式。它正常工作。
regions = dataDF['region'].unique().tolist() df_dict = {name:
dataDF.loc[dataDF['region'] == name] for name in regions}
但是，现在我想计算温度的平均值，然后计算每个新创建的数据的平均值。
for df in df_dict:
df['avg'] = (df['tmax'] + df['tmin'])/2
df = pd.Da
浏览 4提问于2022-09-28得票数 1
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1回答
我有几个.txt文件，格式为/folder/blahblah_*K.txt，其中星号表示开尔文温度。每个文件包含3列(让我们称它们为'A'，'B‘和'C')。我想创建一个具有公共索引(第一列，称为'A')和来自每个文件的'B‘列的单个DataFrame。
我已经得到了一个DataFrames列表，其中列表中的每个值都是一组完整的数据(即，列表中的每个值都包含每个*.txt文件的所有值)。
在所需的DataFrame中，我想用文件名中的*表示的温度来指定'B‘数据的每一列。
到目前为止，我的方法是：
files = glob
浏览 1提问于2019-01-30得票数 0
4回答
列表的python平均值
、、、
我想从一个包含正数和负数的列表中找出所有负数的平均值。我可以找到名单的平均值
import numpy as np
listA = [ [2,3,-7,-4] , [-2,3,4,-5] , [-5,-6,-8,2] , [9,5,13,2] ]
listofmeans = [np.mean(i) for i in listA ]
我想要创建一个类似的一行代码，它只取列表中负数的平均值。例如，新列表的第一个元素是(-7 + -4)/2 = -5.5
我的完整清单是：
listofnegativemeans = [ -5.5, -3.5, -6.333333, 0 ]
浏览 1提问于2016-03-01得票数 6
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1回答
我在Splunk中有一个值列表。我可以使用这个列表来计算avg(vals)和stdev(vals)。如何计算平均偏差？ 平均偏差是平均值与列表中每个值之间的平均绝对差。 (Sum_x |mean-x|) / N
浏览 50提问于2020-04-14得票数 0
2回答
我正在Apache中的shell中进行实验。我有一个包含值列表的文本文件，我希望找到特定列的平均值。我的input.txt文件如下所示。(这不是整个文件，而是一个示例。)
1 12.4 12.5 18.9 19.9
2 1.7 1.9
3 11.99 1.9 8.9 12.90978933
2 89.987 7.99 12.898980800000
1 12.8 1.88 1.8
2 1.9 1.8 1.8979 1.808888
我想找出第一栏中每列第五栏的平均数。例如，假设这些是学生ids和标记
浏览 2提问于2017-12-01得票数 0
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1回答
如何设置Keras的批处理归一化层的权重？
我被这些文件弄糊涂了
权重:初始化权重。有形状的2个Numpy数组的列表：(input_shape，)，(input_shape，)请注意，该列表的顺序是伽马、贝塔、平均值、std
我们需要所有四种伽马，贝塔，平均，性病吗？有没有办法只使用伽马，贝塔来设定权重？
浏览 2提问于2017-03-14得票数 5
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1回答
我正在尝试对多变量时间序列数据进行分类。我想对这类数据执行特征缩放。假设多变量时间序列数据如下所示：
F1 F2 F3
[1.0 2.0 3.0 4.0........] [41.0 23.0 3.0 4.0.........] [103.0 27.0 3.0 43.0.......]
[331.0 2.0 3.0 4.0......] [41.0 23.0 3.50 444.0......
浏览 20提问于2020-02-06得票数 0
对于Julia中的以下数据帧，包含4个城市连续6天的中午温度(以摄氏度为单位)，我希望找到每个城市的算术平均值、最低和最高温度。 using DataFrames
city_temperature = DataFrame(City_1 = [27, 27, 29, 26, 24, 21],
City_2 = [30, 31, 29, 30, 33, 30],
City_3 = [25, 26, 25, 28, 27, 28],
City_4 = [28, 29, 32, 34, 33, 35]);
city_t
浏览 83提问于2020-03-21得票数 3
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我有两个数据框，df1和df2，每个框的列数和列名都相同，但行数不同。基本上，df2中有许多列的值都为0。 我想要完成的是将df2中所有值为零的列替换为相同列名的平均值(与df1中一样)。 所以，如果df1有这样的结构： Column1 Column2 ------ Column n
0.4 2.3 1.7
0.7 2.5 1.4
0.1 2.1 1.2 df2的结构是这样的： Column1 Column2 ------ Column n
0 2.3
浏览 25提问于2019-02-28得票数 2
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我是Python新手，我尝试创建一个函数来计算和返回特定列的平均值，而不需要使用Python或dataframe函数。我不允许使用熊猫的数据、系列或实现。。
，但我可以使用sum，min，最大值和系列
在搜索了信息之后，我还是做得不好。
到目前为止，我得到的是：
def calc_column_mean(dataframe, colName):
mean_value = 0
for col in dataframe:
mean_value+=col[colName](int)
return mean_value
浏览 5提问于2020-03-12得票数 0
1回答
我正在尝试计算数据帧中2列的平均值、模式和中位数。我想按COL1分组，并计算COL2的均值、模式和中位数。有许多列和行，但下面显示了我希望使用的2个示例 COL1 COL2
1 (0-9) 64
2 (10-19) 74
3 (20-29) 64
4 (0-9) 62 我一直在尝试下面的代码，但不断收到错误： data.groupby('COL1')['COL2'].mean() 如果我只使用COL1进行groupby，这将返回其他两个列的平均值(和中位数，但不是模式)，但不是
浏览 25提问于2021-01-09得票数 0
3回答
合并两个列表组件
、、
我有一个很大的列表，但微型示例如下：
A <- c("A", "a", "A", "a", "A")
B <- c("A", "A", "a", "a", "a")
C <- c(1, 2, 3, 1, 4)
mylist <- list(A=A, B=B, C= C)
预期的输出是合并A和B，这样每个组件看起来就像AB
AA, aA, Aa, aa, Aa
更好的应该排序，大写字母总是在第一位
AA, Aa,
浏览 0提问于2011-10-14得票数 6
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1回答
我试图找到一种很好的统计方法来比较给定的值和现有的一组值。目前，我正在考虑现有数字的平均值，并将其与给定的值进行比较。如果这个数值是平均值的50%，那么我会说它离开了流。我正在使用python编程语言进行所有的计算。还有其他更有效的方法吗？
例: 1,4,7,0,0,0是目前存在的值。
我知道这些的平均值:2
如果给定的值是10，我会说它偏离了目标。
还有更有效的方法吗？
浏览 4提问于2016-02-26得票数 0
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1回答
已经讨论过如何使用unionAll按行合并两个数据格式。
假设我不知道序列的长度，是否有一种方法可以在不循环和定义unionAll的数据序列上应用var (或类似的函数)？
谢谢!
浏览 2提问于2016-04-06得票数 0
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1回答
在Weka中，有一个名为"ReplaceMissingValues“的过滤器，它允许使用每个属性的平均值来替换数据集中所有缺少的值。我想要替换某个属性的缺失值，使用属于某个类的值的平均值。例如，在二进制数据集中，我认为使用只计算属于正类的记录的平均值来替换属于正类的记录中的属性的缺失值会更正确。那么如何才能实现它呢？我们如何才能只替换属于某个类的记录的值？
浏览 0提问于2012-04-23得票数 0
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我的程序的目的是确定正确的时区偏移量(GMT+k)，因为一系列的数字是给它的。例：
-4 +11 1-4 -4
因此，这里-4 (系列的模式)是正确的值。但是这需要存储这个系列，然后分析它，我没有足够的存储空间(RAM和闪存)。通过存储列表大小和和，可以轻松地计算运行平均值。是否有类似的情况来寻找模式？
浏览 0提问于2014-08-30得票数 2
例如，most_average([1, 2, 3, 4, 5])应该返回3(列表中数字的平均值为3.0，而3显然与此最接近)。most_average([3, 4, 3, 1])还应该返回3(平均值为2.75，而3比列表中的任何其他数字更接近2.75 )。
这就是我现在拥有的：
def most_average(numbers):
sum = 0
for num in numbers:
sum += num
result = sum / len(numbers)
return result
我只能得到正常的平均值，但我不知道如何在列表中找
浏览 3提问于2022-10-30得票数 -1
我对Scala和Spark非常陌生，我正在用棒球统计做一些自制的练习。我正在使用case类，创建一个RDD并为数据分配一个模式，然后将其转换为一个DataFrame，这样我就可以使用SparkSQL来通过满足特定条件的统计数据来选择玩家组。
一旦我有了我感兴趣的球员的子集，我想找到一个列的平均值；例如打击平均数或打点。从那以后，我想根据所有球员的平均表现，把他们分成百分位组；前10%，最低10%，40-50%。
但是，我已经能够使用DataFrame.describe()函数返回所需列的摘要(均值、stddev、count、min和max)，所有这些都是字符串。是否有更好的方法来使平均和标准发
浏览 0提问于2015-07-22得票数 14
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1回答
这是我的csv文件
我试图取列“角度最小”和“角度最大值”的平均值，然后用单元格D8中的“角度转换因子”将结果数据中的每一行相乘。同样，我也想对“扭矩最小”和“最大扭矩”进行同样的处理(获取平均值，然后将结果数据乘以单元E8中的“扭矩转换因子”)。
到目前为止，这是我的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import show, plot
import numpy as np
from sci
浏览 4提问于2021-06-15得票数 0
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我想知道是否有另一种方法来编码这个问题的核心是解决这个问题的最简单的方法是读取一个文件并将值保存在列表中。在哪里你会有：
a = [1,2,3,4,5,6,1,1,1,1]
import statistics
listMode = statistics.mode(a) # median, average, etc...
我想知道，我是否可以在读取文件时即时计算模式，并在每次读取新行时更新单个值，即增量计算模式、中值和平均值，而不是将这些值保存在a中(因此内存可能非常大)。这样在最后我就有了a = [mode,median,average]。
浏览 0提问于2016-09-07得票数 1
我有一份订单和物品的清单。有些订单有一个以上的项目。
Orderid, Itemid
1 123
2 122
2 234
3 334
4 111
4 998
4 110
我已经把它们读进了数据仓库。我如何重塑数据格式，或者如何使用python来获得如下数据：
Orderid: [itemid, itemid, ....]
Orderid: [itemid, itemid, ....]
Orderid: [itemid, itemid, ....]
Orderid: [itemid, itemid, ....]
浏览 2提问于2016-01-18得票数 1
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我在python中有一个特定的任务要执行。效率和速度是这里最重要的，这就是为什么我张贴这个问题。
我需要获得列表中项目的平均值，但只需要获得至少是列表模式发生的一半的项目的平均值。
例如，如果列表是[1,2,2,3,4,4,4,4]，我需要得到2,2,4,4,4,4的平均值。由于4是列表的模式，并且发生了四次，所以唯一至少发生了四次(两次)的元素是2。因此，我对所有出现的1和3进行了折扣，并对列表进行了平均处理。
我不知道最有效的方法是什么。我知道如何强行计算解决方案，但这显然不是最快的实现。
我认为最好使用numpy数组，但是由于我会经常添加到列表中，所以我认为这不是最好的选择。
我的其他想
浏览 0提问于2016-09-24得票数 0
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我有一些数据，基本上是以列表的形式，我想计算标准偏差。
I计算了数据数组的平均值，并将它们放在单独的列表中。现在，为了计算标准差，我需要从第一个列表中的所有数据点中减去第一个平均值，取一个平方等等。对于第二个平均值，应该对字典中的第二个列表执行相同的操作，对于最后一个值也应该执行相同的操作。这些操作应该给出一个包含与标准偏差对应的三个元素的列表，分别具有相应的平均值。
下面是我试图实现的代码，但是这段代码给了我9个值，因为它遍历了每个平均值的所有三个列表，但我想迭代第一个平均值的第一个列表，第二个平均值的列表，等等。我需要什么改变才能让它像我想要的那样运作？
mean = [3,4,8]
d
浏览 2提问于2020-06-11得票数 0
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我的代码是在下面给出的，我无法使它成为循环。在这段代码中，totd_list是一些随机数的列表。我想要指数1的平均值，然后是下两个指数的平均值，然后是接下来三个指数的平均值，然后是接下来4个指数的平均值。我如何设置一个put for循环以获得更好的结果？
avg[0]=totd_list[0]
avg[1]=(totd_list[1]+totd_list[2])/2
avg[2]=(totd_list[3]+totd_list[4]+totd_list[5])/3
avg[3]=(totd_list[6]+totd_list[7]+totd_list[8]+totd_list[9])/4
av
浏览 1提问于2018-02-24得票数 1
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我有一个实体，它有一个“数量”属性和一个“日期”属性。我有许多这样的实体，一天内有多个。我想提供每日平均金额，比方说在一个月的跨度。
我了解如何使用聚合函数获得当天金额的平均值。但是我不知道如何返回我的数据集中所有日期的日均列表。
似乎一定有更好的方法，而不是每天都创建一个fetch请求？也许我必须以某种方式使用子查询？
(相关，但不同，我还想计算移动平均值，这样我就可以返回，比方说，20天移动平均值。在这种情况下，是一系列的平均值，每个平均值是当天的20天平均值)
浏览 1提问于2016-04-26得票数 0
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我有一个三年以上降雨量的文本文件，一年之后的每一个数字都对应于这个月。例如，在
2002 1.17 0.78 7.11 5.17 5.84 4.29 1.12 4.06 1.9 2.07 1.47 1.53
2001 1.24 3.22 1.61 3.33 6.55 2.4 3.5 1.32 3.9 6.04 1.69 1.13
2000 1.277 1.4 1.17 5.74 6.48 4.81 4.07 3.19 6.2 1.
浏览 2提问于2015-02-14得票数 0
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我有一个从文件中读取的9个数据帧的列表( list_dataframes )和一个函数func_modification来修改它们。我想将pos的值传递给列表中相应数据帧的索引，以便各个行都有各自的dmv和method名称。怎么做？
dmv <- c(rep("MC", 3), rep("MSM", 3), rep("Random", 3))
method <- rep(c("COM-0.5", "IDT", "LB"), 3)
func_modification <- func
浏览 1提问于2015-06-05得票数 1
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计算大数表的加权几何均值
、、、、
我试图计算一个大的数字列表的加权几何平均值(约115 k数)。
每个数字的权重值为1、2或3。
计算几何平均值(非加权)似乎有很多种方法，而我以前遇到的一件事是：
平均值( LN (<值列表>))
对于大型列表而言，这是一种比这两种方法都好得多的方法：
乘积( nTH_ROOT () )，其中n是列表中的值数
nTH_ROOT (积() )，其中n是列表中的值数
我所能找到的计算加权几何平均值的参考文献都使用了最后两种方法。在我有限的经验中，这些方法在试图运行一个非常长的列表时几乎总是会导致错误。对于115 k的列表，方法2计算一个异常大的中间数。Exc
浏览 4提问于2017-04-18得票数 1
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我想得到两个按商店分组的日期的平均值。
事实上，我有第一个按店和日期销售的xlsx
shop sell date
a 100 2000
a 122 2001
a 300 2002
b 55 2000
b 245 2001
b 1156 2002
我有另一份文件，上面有每家商店的开始日期和结束日期
shop start stop
a 2000 2002
a 2000 2001
b 2000 2000
所以我想从第二个文件中得到每个日期之间的销售平均值。
我尝试过这样的方法，但是我得到了一个Df列表，它对我来说不是很优化。
d
浏览 2提问于2020-06-18得票数 0
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我有一个包含nan条目的列表
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
b = [nan, 2, 3, nan, 5, 6]
c = [nan, 2, 3, 4, 5, 6]
data = [a,b,c]
我想通过对列表中的ith项进行求和，然后除以它的所有非NaN元素的平均值来找到列表中项的平均值。
mean = np.mean(data)
因为找到了nan条目，所以无法工作。
例如，在MATLAB中可以找到mean([a;b;c],'omitnan')选项。
Python中有类似的函数吗？
建议会很有帮助
浏览 10提问于2022-07-08得票数 0
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