我想将pandas qcut应用于滚动窗口。我不确定如何去做this...idea,就是花上20天,找到落在上四分位数中的值,找出上四分位数中值的平均值。并返回该滚动时间序列的平均值。 所以如果我有 s = pd.Series([5,6,10,12,13,13,20,21,22])
s.rolling(2,2).apply(lambda x: pd.qcut(x,5)) 这会导致 0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
dtype: float64 如何获得每个时间序列的qcut间隔?谢谢
这将计算A (类似于滚动平均值)在长度为K的滑动窗口上的“滚动最大值”。
import numpy as np
A = np.random.rand(100000)
K = 10
rollingmax = np.array([max(A[j:j+K]) for j in range(len(A)-K)])
但我认为,就性能而言,这是远远不够的。
我知道pandas库有,但是在我的项目中,我不想使用这个新的依赖项。
问题:是否有一种计算滚动最大值的简单方法?
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
我有一些困难,在熊猫使用.apply或.aggregate滚动(当然,这是正确的方式解决我的问题)。假设我有一个有A和B列的数据,如果A的值为1,我想要创建一个列C,其中包含B的滚动平均值。更广泛地说,我希望能够在滚动的基础上应用一个自定义函数,其中涉及数据数据的几列(例如,当B>x和/或C=y时,A列的滚动和)。
import pandas as pd
import numpy as np
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,1,1,0,0,0,1,1,1],'B': [50,40,50,-20,20,10,10,-5,-2]}, in
这种方法可以计算得到的分数的平均值,并相应地返回分数。如何将等级从开关()传递到计算(),以便它能够返回正确的级别?
public char calculate(){
int count=0;
int total = 0;
for (int x: testScores){
total = total + x;
count++;
}
int grade = total/count;
switch(grade){
case (1): if (g
我正在试着为一个研讨会创建一些介绍统计数据的材料。上面的代码计算了一个95%的置信区间来估计平均值,但结果与用Python实现的结果不同。我的数学/代码有问题吗?谢谢。 编辑: 数据是从这里采集的 import pandas as pd
import numpy as np
x = np.random.normal(60000,15000,200)
income = pd.DataFrame()
income = pd.DataFrame()
income['Data Scientist'] = x
# Manual Implementation
sample_mean =
所以我应该取一个整数数组,一个窗口大小和“平滑数组的值”。这意味着,它是这样做的:在一个特定的数字之前取x值的平均值,然后在一个新的数组中用这个平均值代替这个平均值。例如,窗口大小为3的输入数组{3,4,1,4,3,7,8}。第一个和最后一个值是0,因为窗口不能在数组之前/之后扩展。
这是我的密码
int *lowPassFilter(int arr[], int windowsize) {
// initialize new array to be returned
int *newarray[(sizeof(arr)/sizeof(arr[0]))];
for
我正在写一个程序来模拟两个6面骰子的滚动。程序将一遍又一遍地“重新排列”骰子,直到达到7。该程序会跟踪到得到7的滚动次数。在代码的末尾,程序将输出一个平均值,这个平均值将由(总数/ n) "n“(用户选择选择程序的次数)来计算。
我的新问题是得到一个7卷的平均卷数。我得到了0.125卷的平均值,这显然是没有任何意义的。我需要添加一个新的参数,我想,但又一次,不确定。
import java.util.*;
public class HW9 {
public static void main(String args []) {
Scanner s = new
我想做一个滚动平均值,但是在x中只有一个有限的“视觉”窗口。我想要类似于我下面的东西,但是我想要一个基于x值的窗口范围,而不是位置指数。
虽然在熊猫身上这样做是首选的,但与之相当的熊猫也可以。
import numpy as np
import pandas as pd
x_val = [1,2,4,8,16,32,64,128,256,512]
y_val = [x+np.random.random()*200 for x in x_val]
df = pd.DataFrame(data={'x':x_val,'y':y_val})
df.set_in
我面临的问题是,如何拒绝一个10行的窗口,如果其中一个或多个行包含一个离群点,同时使用python大熊猫计算滚动平均值?我需要的帮助是基于以下场景的条件逻辑
窗口中的离群点的条件是:
异常值的上界为15,下界为0,如果窗口中出现异常值的频率大于10%,则拒绝该特定窗口,然后移动;如果窗口中出现异常值的频率小于10%,则接受以下更改: 1)用从非异常值的平均值(即9行的其余部分)导出的值替换该异常值,然后在移动下一次之前再次对同一窗口进行平均化。
以下是到目前为止的代码:
_filter = lambda x: float("inf") if x > 15 or x <