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我使用了以下代码，但对于用户4和5，它给出了不正确的结果 credit = ts.groupby('sender').sum()
debit = ts.groupby('receiver').sum()
浏览 23提问于2021-02-08得票数 0
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熊猫对苏姆/伦
、、
我试图使用Series.sum()/len(Series)来计算列的平均值，但后来我想起了Series.mean()的存在。然而，我意外地发现，熊猫Series.mean()给出的结果与Series.sum()/len(Series)略有不同。如果确实是这样的话，哪一个会给出更准确的结果，为什么？
浏览 1提问于2020-06-02得票数 0
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pd.DataFrame({'frequency': [3,5,7,8], 'parent': [np.nan, 'a', 'a', 'b']}) frequency name parent
0 3 a
浏览 1提问于2021-08-18得票数 0
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对于循环中的结果，使用： nhelp = [] nhelp.append(d.groupby(list(d)[1]).size().sum) #single columnnhelp 例如，对于最喜欢的颜色(其数据表示为1 2 3 ...在调查问卷中)，我确实得到了： [<bound method Series.sum of color2.02024.0 178
dtype: int64>, <bound method Series.sum</e
浏览 12提问于2019-01-21得票数 0
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,12000,2500,73300,73300,np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN,12000,100,100,15000,2500,np.NaN,15000,11000,np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN]})
cigs['cigsum'] = df.groupby(['MONTH&#x
浏览 2提问于2018-12-19得票数 0
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根据其他列中字符串的长度派生新的pandas列 我想计算每一行中有一个值的列数，并用这个数字创建一个新列。假设我有6列，其中有两列以某个值开头，那么该行的新列将具有值2。 df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'],'ID2':['11','12','13'], 'J1': ['a','ab',''],'J2':['22','
浏览 18提问于2019-05-10得票数 0
我正在旋转一个带有np.NaN值的表，这些值是我希望在转换后保存的，而目前这种情况还没有发生。"small", "large", "small", "small", "D": [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.
浏览 0提问于2020-03-23得票数 1
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但是，我不明白为什么当我把learning_rate从0.01降到0.001，把训练迭代从1000增加到50000时，我仍然得到了成本函数的'nan‘结果，以及这两个系数。
浏览 3提问于2017-07-12得票数 0
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> x = ~s.valuesTrue
正如@juanpa.arrivillaga和@cwallenpoole所述，这是因为优先级。
浏览 0提问于2018-11-21得票数 2
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然而，我得到了这样的结果：Mod5 3 Inf NaN NaN NA -Inf
Mod4 3 Inf NaN NaN NA -InfMod3 2 Inf NaN NaN
浏览 3提问于2015-03-05得票数 0
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print(df['derived_3'].mean())derived_3 -5.046012e-01-0.504715对sum()执行同样的操作将得到以下结果：同样，结果略有不同，但是
浏览 3提问于2017-10-04得票数 2
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Name 0-20 20-40 40-60 60-80 80-100 Total count Avg scoreMarc nan 2 nan nan nan2 32.13
David 3 2 nan
浏览 1提问于2020-01-15得票数 0
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我得到的公式如下：其中weightBA和crushedWeight是输入文本的值。我确实发挥了以下作用： var weightDS = document.getElementById("weightDS"); var abs = -
浏览 9提问于2017-09-11得票数 1
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在NaN表中，我们可以使用isNaN()检查biqquery的值。 但是如何用java (jvm语言)将NaN写到bigquery表中呢？ 是否写入字符串"NaN"？ 欢迎任何评论。谢谢 **更新** 我们尝试发送Double.NaN，但大型查询不接受它并抛出异常。不知道为什么。
浏览 10提问于2020-09-04得票数 0
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NaN TMB741NaN2此数据帧是一个更大的数据帧的子集，并按列Other以降序方式进行排序，以获得此结果。ascending = False)["
浏览 19提问于2019-09-20得票数 1
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Y Z Is Outlier1 17.5 3.3 0.22 False3 547.16 11.17 -288.67 True...分数计算每个colum中的离群值的方法：我的目标是创建一个列
浏览 14提问于2022-09-01得票数 0
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pd.DataFrame ({'close':aapl_close,2013-01-01 NaN NaN2013-01-0
浏览 11提问于2020-01-24得票数 1
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