我试图手动计算列值的分位数,但与Pandas的结果输出相比,无法使用公式手动找到正确的分位数值。我四处寻找不同的解决方案,但没有找到正确的答案。
In [54]: df
Out[54]:
data1 data2 key1 key2
0 -0.204708 1.393406 a one
1 0.478943 0.092908 a two
2 1.965781 1.246435 a one
In [55]: grouped = df.groupby('key1')
In [56]: grou
在一个环境中,我的pandas版本为0.17.0,numpy版本为1.10.1。在另一个环境中,我的pandas版本为0.18.1,numpy版本为1.10.4。
我运行这段代码
from pandas import Series
import numpy as np
Series([1,2,3,4,5,np.NaN]).describe()
对于pandas版本0.17.0,我得到以下输出:
count 5.000000
mean 3.000000
std 1.581139
min 1.000000
25% 2.000000
50% 3
我正在做一些RFM分析,但是在设置回收箱时,我得到了一个错误。这是我的代码,下面是准确的错误。
import modules
import pandas as pd # for dataframes
import matplotlib.pyplot as plt # for plotting graphs
import seaborn as sns # for plotting graphs
import datetime as dt
#Load the file
data = pd.read_excel('Orders.xlsx')
#EDA (Exploratory Da
你好,数据科学社区!
我正在做一些RFM分析,但是在设置回收箱时,我得到了一个错误。这是我的代码,下面是准确的错误。
import modules
import pandas as pd # for dataframes
import matplotlib.pyplot as plt # for plotting graphs
import seaborn as sns # for plotting graphs
import datetime as dt
#Load the file
data = pd.read_excel('Orders.xlsx')
#EDA (Exp
我从pandas.datareader中提取数据,不能按索引访问数据。下面是生成具有单个日期索引行的dataframe的代码:
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
tdata = data.DataReader('SPY', 'iex', '2018-03-23', '2018-03-23')
现在,print(tdata)按预期返回数据:
open high low close volume
date
我试图在我的立方体中找到中位数,25%和75%作为计算。我正在评估的值是不可求和的,因为它们代表了人们的年龄,所以我使用以下函数来找到中位数:
WITH MEMBER Measures.[Set Median] AS MEDIAN(
[Dimension].[Key Attribute].MEMBERS
,Measures.[Non-summable Measure]
)
维键和事实表键具有1-1关系,因此作为一个集合的键成员允许我在不进行任何求和的情况下找到所有返回记录的中位数。我已经使用以下函数组合成功地找到了第75个百分位数:
MEMBER Measures.[75th
我正试图在ssrs 2012中创建一个列,以显示中位成本。
我已经搜索了很长一段时间,并编写了一个PERCENTILE_CONT查询来尝试实现这一点。
这是我使用的查询:
SELECT srt.Name,
cast(sum(sr.price) as int) as AvgCost,
cast(sum(sr.cost) as int) as AvgTransCost,
cast(avg(sr.TotalTimeSpent) as int) as TotalTimeSpent,
percentile_cont(.5) WITHIN GROUP(ORDER BY su
我想为有百分比的dataframe列绘制一个盒子图,并将下限设置为0,上限设置为100,以直观地检测异常值。然而,我没有成功地画出正确的胡须。在这里,我创建了一个带有随机百分比的列,其中包含一些异常值。
import random
from random import randint
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
random.seed(42)
lst=[]
for x in range(140):
x=randint(1,100)
lst.append(x)
lst.append(-1)
lst.a