题意 题目链接 给你一个n个面的骰子，你最多可以投k次，你可以在任意一次停止投掷骰子，并将最后一次的结果作为你的得分，骰子每一面出现的概率均等，让你求最多投k次得分的期望为多少。...次为例： 只投掷一次： 每一面出现的概率都是\frac{1}{20}，再乘上每种情况的得分，可得：\frac{1}{20} * \sum^{20}_{i= 1}{i} = 10.5 最多投两次： 投一次的期望是...10.5分，所以只有第一次得分低于10.5才进行第二次投掷，故分为投一次和投两次的情况，投一次的期望为：\frac{1}{20} * \sum_{i=11}^{20}i，投两次的期望可以看成在第一次投掷结果为...1-10的前提下，再投一次，即第一次投掷结果为1-10的概率乘上只投掷一次的期望。...综上，公式为：\frac{1}{20} * \sum_{i=11}^{20}i+\frac{10}{20} * 10.5 = 13 最多投三次： 投两次的期望为13，那么第一次如果投掷的结果为1-13，
前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。 ---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比 但是，以上都是针对单列的统计，很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...其实以前的版本做到一样的效果也是非常容易： image-20200806094104421 没有按频率倒序输出？...控制是否按频率倒序，设置为 False，则按索引排序 你是不是觉得新版本的 DataFrame.value_counts 也有这个参数呢？
主要推导 用到的条件 每一项的计算过程 总过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....函数table(） #首先自己创建训练数据（这里的数据是随手编写的，不具有科学性） #所有的数据都是分类变量（这里选择的是二分类变量） #建立2维频率表 A <- c(rep("male",15),rep...prop.table(mytable) # 计算每格数据占总数的比例 ? prop.table(mytable, 1) # 以行为单位，计算其中每个变量的占比，每行求和为1 ?...prop.table(mytable, 2) # 以列为单位，计算其中每个变量的占比，每列求和为1 ?
数据透视表（Pivot Table）是常用的数据汇总工具，可以通过控制数据的排列灵活地进行数据分析，进而挖掘出数据中最有价值的信息。掌握数据透视表，已经成为数据分析从业者必备的一项技能。...在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。...本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法，在最后还准备了一个备忘单，希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 1....保存透视表 数据分析的劳动成果最后当然要保存下来了，我们一般将透视表保存为excel格式的文件，如果需要保存多个透视表，可以添加到多个sheet中进行保存。 save_file = "....备忘单 为了试图总结所有这一切，本文创建了一个备忘单，希望它能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。 ?
请思考： 1 透视表是什么？会用Excel做透视表吗？ 2 pandas如何做透视表分析？使用什么函数？函数的参数如何选择和设置？ 1 透视表介绍 数据透视表是一个用来总结和展示数据的强大工具。...pandas提供了pivot_table()函数以快捷地把DataFrame转换为透视表。...请思考：透视表默认的计算逻辑和展示方式是什么？ 在数据框中选择多个index做透视表。...计算逻辑默认是对数值型变量做平均，通过参数aggfunc设置所要聚合计算的逻辑，比方说求和，最小值，最大值等。...5 总结 pandas通过pivot_table()函数可以实现透视表，通过设置函数里面的不同参数以达成不同的目标。
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...年01月的复购率 计算复购率环比
在数据分析工作中，Pandas的使用频率是很高的，一方面是因为Pandas提供的基础数据结构DataFrame与json的契合度很高，转换起来就很方便。...使用apply函数对数据进行清洗 apply函数是Pandas中自由度非常高的函数，使用频率也非常高。...如何用SQL方式打开Pandas Pandas的DataFrame数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用Pandas工具来完成。...当然你会看到我们用到了lambda，lambda在python中算是使用频率很高的，那lambda是用来做什么的呢？...我重点介绍了数据清洗中的操作，当然Pandas中同样提供了多种数据统计的函数。 最后我们介绍了如何将数据表进行合并，以及在Pandas中使用SQL对数据表更方便地进行操作。
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...操作性强，报表神器 参数 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，...关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。
英文出处：http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html 中文翻译： http://python.jobbole.com/81212/ jupyter...演示：http://nbviewer.jupyter.org/url/pbpython.com/extras/Pandas-Pivot-Table-Explained.ipynb 数据下载地址：http
import pandas as pd # 伪造一些数据 fake_data = {'subject':['math', 'english'], 'A': [88, 90], '...B': [70, 80], 'C': [60, 78]} # 宽表 test = pd.DataFrame(fake_data, columns=['subject', 'A', 'B',...variable value 0 math A 88 1 english A 90 2 math B 70 3 english B 80 4 math C 60 5 english C 78 补充知识：pandas...从单条目数据集生成宽表 需求 场景 从医院数据库中导出了大量的体检数据，但体检数据表中，每一行代表某人某次体检的某一项体检的结果。...以上这篇pandas使用之宽表变窄表的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
将价格动态转换为收益（2），用几何时间序列（4）计算期望收益（3），而不是算术平均（收益率的波动越大，算术平均和几何平均之间的差异越大）。...#VaR计算在Python中的应用 #准备工作（每个库都要用 "pip install \*libraryname\*"来预安装 import pandas as pd import numpy as...#准备工作 import numpy as np import pandas as pd #从Quandl API导入银行数据（.4表示收盘价）。...条件VaR/期望损失EXPECTED SHORTFALL 考虑到VaR，我们可以通过以下方式定义条件VaR，或CVaR或期望损失。 对这一点的解释很简单。基本上，它是X的期望值（平均值）。...---- 本文摘选《Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）》
而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。...所以，不需要太多精力，让我们马上开始Python科学计算系列的第三帖——Pandas。如果你还没有查看其他帖子，不要忘了去看一下哦！ 导入Pandas 我们首先要导入我们的演出明星——Pandas。...一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。...我们仅仅需要使用head()函数并传入我们期望获得的行数。 你将获得一个类似下图一样的表： ? 另一方面，你可能想要获得最后x行的数据： ?...需要注意的是，Pandas不是从dataframe的结尾处开始倒着输出数据，而是按照它们在dataframe中固有的顺序输出给你。 你将获得类似下图的表 ?
什么是透视表？ 经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...首先导入数据： data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析： 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
迭代法用于求矩阵的最大特征值，逆迭代法用于求矩阵的最小特征值，矩阵特征值与自振频率之间的关系为 ω= √λ / (2*π) 一般来说，一个结构有多少个质量自由度，就有多少个自振频率。...而对于大型复杂结构，其质量自由度往往达到上百万个，这就意味着自振频率也有上百万个。但是我们最关心的是最低阶的频率。逆迭代法用于求矩阵的最小特征值。现有一个四层框架，EI = 0.5，m =1。...采用逆迭代法计算此结构的最小频率，程序如下： ? ? ? ? ? 计算结果为 ? 最小频率和采用经典结构力学方法求得自振频率一致。 后记 逆迭代法用于求矩阵的最小特征值。...也就是说只能求一个特征值与对应的特征向量，在结构分析中，需要求多个自振频率。方法是采用同时迭代， 如子空间迭代，Lanczos迭代等。
Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...用pivot_table()做数据透视表 1）语法格式 pd.pivot_table(data,index=None,columns=None, values=None,aggfunc..."； index 相当于上述"数据透视表字段"中的行； columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列； values 相当于上述"数据透视表字段"中的值； aggfunc 相当于上述"结果"中的计算类型...案例说明 1）求出不同品牌下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 2）求出不同品牌下，每个地区、每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...首先导入数据： data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析： 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table...pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...还是拿表df来说，excel的数据透视表可以计算a列的A、B、C三个元素对应的c列的求和（sum），但是pandas库并没有value_sum()这样的函数，pandas的sum函数是对整列求和的，例如...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，假设c列是用户id，a列是渠道，想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数，透视表的结果和期望的结果如下图： ?...常规透视表与期望的去重效果对比 可以看到直接对c列计数是不去重的，和我们想要的不一样。...pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计，查阅value_counts的官方文档可以发现，这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数，normalize参数设置为
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Python与Excel，pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。...按名称选择要读取的工作表：sheet_name=['用户信息'，'复利']。此方法要求提前知道工作表名称。 选择所有工作表：sheet_name=None。...图1 我们将从示例Excel文件中读取所有工作表，然后将该数据框架用于后续示例。 df返回一个数据框架字典。该字典的键（keys）包含工作表名称、该字典的值（values）包含工作表内容。...图5 要从工作表中获取数据，可以使用parse()方法，并提供工作表名称。...图6 需要注意的一点是，pd.ExcelFile.parse()方法与pd.read_excel()方法等效，这意味着你可以传入read_excel()中使用的相同参数（参见：Python pandas
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