Pandas加权和/和乘积
Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、分析和可视化等操作。
加权和/和乘积是Pandas中的两个常用的数据操作方法，用于对数据进行加权求和或乘积运算。
- 加权和（Weighted Sum）：加权和是指将一组数据按照给定的权重进行加权求和的操作。在Pandas中，可以使用
weighted.sum()方法来实现加权和的计算。该方法接受两个参数，分别是数据列和权重列。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用以下代码计算某一列的加权和：
weighted_sum = (df['column'] * df['weight']).sum()其中，df['column']表示要计算加权和的数据列，df['weight']表示对应的权重列。通过将两列相乘，然后使用sum()方法对结果进行求和，即可得到加权和。
- 乘积（Product）：乘积是指将一组数据进行连续的乘法运算的操作。在Pandas中，可以使用
prod()方法来计算数据列的乘积。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用以下代码计算某一列的乘积：
product = df['column'].prod()其中，df['column']表示要计算乘积的数据列。通过使用prod()方法，即可得到数据列的乘积。
加权和和乘积在数据分析和统计中经常被使用，可以用于计算加权平均值、计算指数加权移动平均等。在实际应用中，加权和和乘积可以用于计算各种指标和特征，例如加权评分、加权指标等。
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2回答
如何在Python语言中按两列分组:计算加权平均值，返回DataFrame
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目标:获取一个DataFrame，按该DataFrame两列分组，计算第三列的加权平均值，然后返回一个DataFrame。在下面的Reprex中需要进行哪些调整？ ## REPREX
import pandas as pd
import numpy as np
# Turn into DataFrame
md = {"group1": ["A", "A", "B", "B", "A"],
"group2": [1, 0, 1, 1, 1],
"v
浏览 98提问于2020-10-14得票数 2
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如何计算加权标准错误并在条形图中绘制它们？
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我有一个计数的数据框架。我想计算加权比例，绘制比例，并绘制这些加权比例的标准错误栏。
我的数据框架样本：
head(df[1:4,])
badge year total b_1 b_2 b_3 b_4 b_5 b_6 b_7 b_8 b_9 b_10
1 15 2014 14 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1
2 15 2015 157 13 12 11 8 6 6 6 5 5 5
3 15 2016 15 5 3 1 1 1 1 1 1
浏览 1提问于2020-05-16得票数 2
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Hmisc wtd.var与SAS proc平均生成加权方差的差异
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当我试图计算加权方差时，我从R和SAS得到了不同的结果。有人知道是什么导致了这种差异吗？
我创建权重和值向量，然后使用Hmisc库wtd.var函数计算加权方差：
library(Hmisc)
wt <- c(5, 5, 4, 1)
x <- c(3.7,3.3,3.5,2.8)
wtd.var(x,weights=wt)
我得到的答复是：
[1] 0.0612381
但是，如果我试图在SAS中复制这些结果，结果就完全不同了：
data test;
input wt x;
cards;
5 3.7
5 3.3
4 3.5
1 2.8
;
run;
proc means d
浏览 7提问于2014-01-09得票数 1
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2回答
如何在熊猫/ dataframe中执行下面的python操作？
python、pandas、dataframe
下面是我的数据
df = pd.DataFrame({
'Year': [2021, 2022, 2023, 2024, 2025],
'Tval' : [1, 9, 8, 1, 6]
})
我想要创建一个输出的新列，如附图中所示。
一个乘法器(2.3、1.2、1.3、2.6和1.13)是随机生成的。同样，对于第二张和第三张。
作为原问题的简化版本(超过30k行)，执行此操作的最有效方法是什么？可以使用循环，但是它会非常，非常低效率。
浏览 3提问于2020-11-05得票数 1
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1回答
查找给定数组中的最大得分，可以通过乘法或加法找到。
c++、math、mod
You are given an array A of K integers where Ai denotes page number of a book. To compute the score, you can either add or multiply the last digit of the page numbers.
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Note: The bo
浏览 3提问于2022-08-17得票数 0
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Numpy:选择2列接2列
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我正在使用Python上的numpy进行初学者数据分析。我有一段代码：
## column = [product]
## row = [client]
## value 1 means that a product has been purchased .
cart = np.array([[1, 1, 1, 1],
[1, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]])
我想知道，我如何选择以上的列，然后在最后打印，每对产品购买多少。另外，我需要找出哪一对产
浏览 2提问于2020-11-27得票数 1
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在Python中聚合组并从某个计数中吐出百分比
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我试图找出如何通过在新列上创建百分比和求和来聚合Pandas数据框架中的组。
例如，在下面的数据框架中，我有A、B、C和D列，我想按A中的组进行聚合，而C应该是(频率'1‘除以不缺失值的频率)的一个百分比，而D应该是不缺失值的总和。
例如，对于“foo”组，生成的数据框架应该是
A B C D
foo 1.333 4
我可以在这里和那里做一些单独的部分，但不确定如何编译成一个连贯的脚本：
import pandas
from pandas import DataFrame
import numpy as np
df = DataFrame
浏览 1提问于2015-09-14得票数 4
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熊猫:自定义WMAPE功能聚合功能为多列没有for-循环？
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目标:在多个预测列和一个实际数据列上使用自定义的WMAPE (加权平均绝对百分比误差)函数，不使用for-循环。我知道一个for循环&输出数据的合并将起作用。我想高效地做这件事。
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需要： WMAPE函数在groupby期间应用于多个列，并将预测列列表按行输入组。
输出所需：是一个输出数据，包含的分类组、列和
浏览 3提问于2019-02-22得票数 4
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基于所有其他列的条件计数创建新的Pandas列
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我有一个大约360列的Pandas数据框。我希望根据在其余列中有多少列的值大于0的计数，将另一列添加到另一帧中。我的所有列的类型都是浮动64。
如果这是我的原始数据帧
column A column B column C ...............Column Z
0 1.5 6.77 3.33
3.5 4.5 0 0
0 0 0.98 0
.
.
.
2.35 4.32
浏览 23提问于2021-02-26得票数 0
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跨多栏的熊猫代表性抽样
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我有一个代表人口的数据，每一列表示该人的不同质量/特征。如何获得该数据/人口的样本，它代表了跨所有特征的总体。
假设我有一个dataframe，它代表650名员工，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
c = np.random.choice
colours = ['blue', 'yellow', 'green', 'green... no, blue']
knights = ['Bedevere', 'Galahad', 'Arthu
浏览 4提问于2020-11-23得票数 6
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试图从熊猫的数据中获得小计
pandas、crosstab、subtotal
我正在数据中的两列之间做交叉列表。下面是列中的一个示例：
column_1 column_2
A -8
B 95
A -93
D 11
C -62
D -14
A -55
C 66
B 76
D -49
我正在寻找一个代码，它返回A、B、C和D的小计。例如，对于A，小计将是-156 (-8-93-55 = -156)。
我试着用panda
浏览 1提问于2021-11-29得票数 0
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1回答
熊猫如何计算加权数据？
python、pandas、dataframe
这里我有一个大数据集
为了简单起见，我编写了一个简化的示例。
import pandas as pd
import numpy as np
indices = (1,2,3,4,5,6)
cols = ["id", "region", "weight", "score1", "score2"]
data = (["xxx1", 1, 2, 10, 20], ["xxx2", 2, 5, 6, 8], ["xxx3", 1, 3, 9, 12], ["
浏览 0提问于2021-10-07得票数 0
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1回答
PivotTable中的加权平均值
excel、pivot、pivot-table、weighted-average
我有一个问题，我就是想不通。我有一个数据透视表，并希望从该数据创建一个加权平均值。我已经研究过了，人们建议使用计算字段来做这件事。但是，我的数据结构不同，我每列有一个度量值。下面是我的数据：
City Product Measure Amount
Miami Apple Price $4.0
Miami Apple Rating 50.0%
Miami Pear Price $3.00
Miami Pear Rating 15.0%
Miami Banana Price $13.00
浏览 8提问于2015-08-07得票数 0
1回答
熊猫枢轴表加权平均法
python、pandas、pivot-table
我已经编写了一些代码来计算加权平均值，使用熊猫的枢轴表。但是，我不知道如何添加执行加权平均的实际列(添加一个新列，其中每行包含“累积”/“计数”的值)。
数据看起来是这样的：
VALUE COUNT GRID agb
1 43 1476 1051
2 212 1476 2983
5 7 1477 890
4 1361 1477 2310
这是我的代码：
# Read input data
lup_df = pandas.DataFrame.from_csv(o_dir+L
浏览 1提问于2014-02-26得票数 7
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1回答
pandas idxmax返回所有具有最大值的列
python、pandas、dataframe、max
我有一个数据帧，如下所示： column_1 column_2
2 3
6 4
5 5
.
.
. 我想为上述数据帧的每一行返回在该行中具有最大值的列的名称；例如，对于第一行，我想返回' column _2'，对于第三行，它将返回两个列名，因为它们都具有相同的值。 我试图使用Pandas的idxmax函数来实现它；但是这个函数只返回第一次出现的情况，而忽略了其余的可能性；就像上面第三行的例子一样，idxmax只返回'column_1'，而不是'column_1‘，'column_
浏览 19提问于2021-07-02得票数 1
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1回答
Storm框架应用程序
hadoop、apache-spark、apache-storm、spark-streaming、apache-samza
我使用Hadoop构建了一个应用程序，用于在分布式环境中搜索相似的图像存储。但是Hadoop不支持实时处理，这就是响应时间长的原因。我知道Storm是另一个大数据分析应用程序框架。但我对我们是否可以使用Storm来实现这种应用程序感到困惑。
有没有人能给出一个有效使用Storm框架的应用程序的建议。
浏览 0提问于2015-10-07得票数 1
1回答
从浮动到字符串而不丢失零(conda/python/jupyter notebook)
python、pandas、jupyter-notebook、format
我正在用python和pandas做jupyter笔记本的数据分析。在我的主csv中，数千用点表示，python以浮点数的形式读取列。我想去掉这些点，然后再做一些计算。如果我将该列转换为字符串，我将丢失千位数中的零。
df['name_of_a_new_column'] = df['Name_of_The_column_it_is_a_float'].astype(str)
结果是从249.000到249.0
有没有办法从浮点型转换为整型或字符串而不丢失千位数中的零？
提前感谢！
浏览 3提问于2021-01-18得票数 0
1回答
使用加权数据--均值、标准差、中位数、分位数
python、pandas、statsmodels
我对python和大熊猫还很陌生(从使用SAS作为我的工作分析平台)，所以如果您已经问了/回答了这个问题，我会提前道歉。(我已经在文档中搜索过了，这个网站也在搜索答案，还没有找到什么。)
我得到了一个数据(称为resp)，其中包含了被访者级别的调查数据。我想对其中一个领域( anninc，即年收入的缩写)进行一些基本的描述性统计。
resp["anninc"].describe()
这给了我基本的统计数据：
count 76310.000000
mean 43455.874862
std 33154.848314
min 0.0
浏览 1提问于2013-07-17得票数 11
1回答
群的加权均值不等于熊猫群的总均值。
numpy、pandas-groupby、mean
我在计算熊猫数据的加权平均值时遇到了一个奇怪的问题。我想做以下几个步骤：
(1)计算所有数据的加权平均值。
(2)计算每组数据的加权均值。
问题是，当我执行步骤2时，组均值(按每个组的成员数加权)与所有数据的加权平均值(步骤1)不相同。从数学上讲应该是()。我甚至认为问题可能是dtype，所以我在float64上设置了所有东西，但是问题仍然存在。下面我提供了一个简单的例子来说明这个问题：
我的dataframe有一个数据、一个权重列和组列：
data = np.array([
0.20651903, 0.52607571, 0.60558061, 0.97468593, 0.10253
浏览 5提问于2021-03-30得票数 0
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两个日期列之间的Pandas AVG ()函数
python、pandas
有一个这样的df：
Client Status Dat_Start Dat_End
1 A 2015-01-01 2015-01-19
1 B 2016-01-01 2016-02-02
1 A 2015-02-12 2015-02-20
1 B 2016-01-30 2016-03-01
我想要获得两个日期(Dat_end和Dat_Start)之间的平均值，以便使用Pandas语法按客户端列进行分组。
因此它将类似于smth SQL：
Select Client, AV
浏览 2提问于2017-02-11得票数 4
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