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
我为单个股票投资组合创建了一个蒙特卡洛模拟,并希望计算并理想地显示某些分位数。例如,在我的示例中,我有1000次运行,并希望计算结果的95%分位数(t252)。
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import quandl
style.use('ggplot')
quandl.ApiConfig
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
你能帮我解释一下这个剧本吗?我从来没有用过它们,也没有学过它们,我也找不到关于它们的清晰信息。
代码:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(style="whitegrid")
ax = sns.boxenplot(x=members["age"], color = "r")
plt.xlabel("Âges")
plt.title("Répartition des âges d
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
在这里的熊猫笔记本上
我看到了将qcut作为新列分配给DataFrame的结果。Dataframe有两列,但是不知何故将qcut输出赋给了一个新列,它神奇地找到了"var“变量所在的正确级别--另一个变量没有被检查。这里的Pandas语义是什么?输出示例如下:
In [2]:
from pandas import *
from statsmodels.formula.api import logit
from statsmodels.nonparametric import KDE
from patsy import dmatrix, dmatrices
In [3]:
df =
solr云中的文档就像
{
currentcompany : ACME; //text_general
previouscompanies : Infosys, Hexaware; // text_general multivalued
post: some string here //text_general probably irrelevant but could be
used to replicate my schema. this is the default field
}
传递查询时,如下所示
{
q = *:*;
fq = {!cache=fals
我在pandas中遇到了一个名为quantile()的函数。有没有人能帮我解释一下这个函数是如何工作的,它有什么作用?一个例子将是非常感谢的。我正在编写一个示例代码,以帮助您更好地理解此函数
到目前为止,我有以下代码:
def get_quantile_based_buckets(feature_values, num_buckets):
quantiles = feature_values.quantile([(i+1.)/(num_buckets+1.) for i in list(range(num_buckets))])
print(quantiles)
ret
我有一个dataframe列,它是一组按降序排列的数字,我需要将最低的%10分配给一个新的dataframe。但我找不到办法提取最低的%10。谢谢。
我尝试过的第一个函数是numpy的percentile函数。
import numpy as np
import pandas as pd
df['Column']` #which has 2400 number
array1 = np.array(df['Column'])
np.percentile(array1,10)` #gave me the variable which is the %10 (
有没有一种在DataArray.rolling窗口上计算分位数的xArray方法?列出的可用方法包括mean或median,但不包括分位数/百分位数。我想知道,即使没有直接的方法,也能以某种方式做到这一点。 目前,我正在将xArray数据本地迁移到pandas.DataFrame,在那里我将应用rolling().quantile()序列。在此之后,我将获取新DataFrame的值并从中构建一个xArray.DataArray。可重现的代码: import xarray as xr
import pandas as pd
import numpy as np
times = np.aran
我有一个名为grouped的pandas groupby对象。我可以让grouped.mean()和其他简单的函数工作,但是我不能让grouped.quantile()工作。尝试运行grouped.quantile()时出现以下错误
ValueError: ('invalid literal for float(): groupA', u'occurred at index groups')
我是按文本标签分组的,所以我不确定为什么函数会尝试将它转换为浮点数。它应该使用每个组中的浮点数来计算分位数。有人能帮我指出我做错了什么吗?
我有99个人的年收入数据:
import pandas, random
incomes = pandas.DataFrame({'income':[round(random.triangular(20,80,200),0) for i in range(99)]})
如何:
将他们分成3个分位数,“贫穷”、“中等”、“富有”,每个分位数为的平均收入。
抱歉,听起来像个新手的问题。我在学习。谢谢!
我们使用Apache实现了对搜索课程的搜索。它很好用。但是,我有两个记录,即“让它成为人员”和“做正确的事情”。当我搜索“制造”人员时,我得到的是结果,但当我搜索“使它”时,没有找到任何结果。但是,它与“做它”很好!我真的很困惑为什么它不是为了“做它”而工作。BTW查询解析器定义如下,
private readonly StandardAnalyzer _analyzer;
_analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_29);
var parser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_29,
在Stata中,我希望能够根据特定的变量将观察结果放入桶中,或者将观察结果等效为属于某个分位数的代码。我四处寻找一些能够完成这项任务的现有代码,但没有完全找到我想要的。我写了以下简单的文章:
program toquantiles
version 13
syntax varname [, n(integer 4)]
quietly{
local interval = 100/`n'
local binVarName = "`varlist'_quantile"
gen `binVarName' = `n'