我正在使用python3 (spyder),我有一个表,它是对象"pandas.core.frame.DataFrame“的类型。我想对该表中的值进行z-score归一化(每个值减去其所在行的平均值,再除以该行的sd ),这样每一行都有mean=0和sd=1。我尝试了两种方法。 第一种方法 from scipy.stats import zscore
zetascore_table=zscore(table,axis=1) 第二种方法 rows=table.index.values
columns=table.columns
import numpy as np
for i in r
我用Python写了一个异常值检测的代码。我使用了z-score方法来实现这一点。你可以在下面看到我的数据和代码。 data =[5,10,15,20,25,30,36,22]
data.append(180)
data = pd.DataFrame(data, columns = ["Data"])
z = np.abs(stats.zscore(data))
print(z)
print(np.where( z > 1.5)) 我写这段代码是为了检测异常值。实际上,我想得到z得分高于1.5的值的指数。但我认为输出有问题。 Data
0 0.649600
1 0.
我知道有类似的问题,但没有人能够给我提供答案。我正在raspberry pi (模型3)上运行python脚本。我使用的是python 3,pandas是通过pip安装pandas安装的。我的代码能够运行import pandas as pd行,但是test = pd.Dataframe给了我一个错误:AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'Dataframe'
如下面的代码所示,我已经检查了我的代码是否有一个正确的pandas模块。
我还直接在python中签入:
`Python 3.7.3 (def
我一直试图用以下代码对combined_data中所有的数值实现z-score规范化:
from scipy.stats import zscore
# Calculate the zscores and drop zscores into new column
combined_data['zscore'] = zscore(combined_data['zscore'])
在这里,combined_data是训练和测试数据集作为数据集的组合,并经过一次热编码。
我看到以下错误:
---------------------------------------
我尝试将结果保存到excel中,但得到错误- 'list‘对象没有' to _excel’属性。除了最后一行代码(保存结果)外,我运行整个代码都没有问题。
你能帮我找出错误吗?谢谢
from collections import Counter
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preproc
我正在尝试保存dataframe以备日后在pandas中使用。但是,我遇到了下面的错误。
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/source/Linux/pkg/python-2.7.3/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.11.0-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/core/series.py", line 2881, in to_csv
e
可能重复:
通过阅读stackoverflow的评论,我发现z-score可以用Python或perl计算,但我还没有遇到R的任何计算。我错过了吗?可以用R来完成吗?
As (.)
z-score = (x-μ)/σ
x is a raw score to be standardized;
μ is the mean of the population;
σ is the standard deviation of the population.
我相信有专门为此设计的R包?我们在哪里能找到他们?或者类似的标准化包?
如何正确地标准化/缩放以影响我的错误度量(RMSE和MAE)?或者,如果可能,我如何对计算的RMSE进行归一化?我没有对真实的图形进行逆变换。或者,有没有办法对计算的RMSE进行归一化?
导入所需的库:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
将数据分解为x/y:
x = data.iloc[:, 1:]
y = data.iloc[:, :1]
调用训练和测试大小:
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x
我刚刚运行了python -m install pandas,但我不能进口熊猫:
C:\Users\Administrator>python
Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 07:18:10) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas
T