通常,我希望获得一列分布的数据帧的最高五分之一。但是,它必须是另一列的每个唯一分类值的前五分之一。
我想这必须通过几个步骤来完成,可能需要一个循环。首先,我需要根据唯一的类别值分离数据帧,然后只保留每个新数据帧的最高五分之一,最后再次将数据帧行绑定在一起。但我不知道该怎么做。
以下是一些示例数据:
dat <- data.frame(x = rep(letters[1:3],times = 5),
y = rep(1:3,each = 5))
> dat
x y
1 a 1
2 b 1
3 c 1
4 a 1
5 b 1
我正在处理pandas dataframe中的十项全能数据集。我在下面的代码中计算了每年的异常值。然而,我在过滤pandas的计算值时遇到了一个问题。 数据集文件的屏幕截图(转置):Dataset 异常值的箱线图截图:Boxplot good = []
bad = []
for item in df['yearEvent'].unique():
value=df[df['yearEvent']==item].Totalpoints
a=value.quantile(0.25)
b=value.quantile(0.75)
c
有没有一种聪明的方法可以根据列和的分位数从数据帧中选择列?例如,仅从数据帧中选择列总和位于第一个分位数的列。我可以基于列和对数据进行子集,也可以计算列和的分位数,但是有没有好的方法来组合这些分位数呢?谢谢。
# e.g. subset data - select columns whose column sums are less than 5
mydata <- mydata[,colSums(mydata) < 5]
# e.g create quantiles on colSums
mydata_cs <- colSums(mydata)
quart.mydata_c
我有一个很大的问题,过滤我的数据。我在stackoverflow和其他页面和教程上读了很多,但我无法解决我的具体问题……代码的第一部分将数据加载到python中,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from arch import arch_model
spotmarket = pd.read_excel("./data/external/Spotmarket_dhp.xlsx", index=True)
r = spotmarket['Price
我试图在python上加载一个xlsx文件,但是我发现一些值是不准确的。我知道使用Decimal更准确,但我发现从数据集给出的原始值是不准确的。This is the row from the xlsx file with the problem value highlighted。And this is the output when I pull that value from the dataframe。这就是我加载数据的方式 import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'A:\Deakin\Crypto\Export Trade His
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!
我有一个每月50个数据点的数据。我想在每个月内计算每一个十分位数的中值。在我的群呼中,我以日期为首,然后是qcut。但是qcut计算的是整个数据集的回收箱,而不是按月计算的。到目前为止,我的情况如下:
import numpy as np
import pandas as pd
datecol = pd.date_range('12/31/2018','12/31/2019', freq='M')
for ii in range(0,49):
datecol = datecol.append(pd.date_range('
考虑以下数据帧: b c d e f g h
0 6.25 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
1 32.50 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
2 16.75 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
3 29.25 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
4 21.75 2018-04-01 True NaN 7 54.0 64.0
5
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