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按组的平均值划分数据列
如果我有一个数据框 例如 group rep 1 4 each 10 data c seq 1 10 1 seq 5 50 5 seq 20 11 1 seq 0 3 3 0 3 DF data frame group data 现在 我想
r
Aggregate
GROUPING
mean
summary
为 pandas 滚动平均值制作自定义窗口类型
我了解滚动允许您指定用于计算滚动平均值的窗口类型 该文档列出了各种可用的窗口类型选项here 但是 我尝试使用长度为 4 的对称加权窗口类型 其定义如下 并且不可作为内置使用 a 2 b 2 c d 6 其中 a b c 和 d 是任意给定
python
pandas
mean
movingaverage
时间序列:每个 ID 号每天每小时的平均值
我是一个有点初学者的程序员 正在学习 python pandas 希望我能很好地解释这一点 我有一个大型时间序列 pd 数据框 包含超过 300 万行 最初有 12 列 跨越多年 这涵盖了从身份证号码 共 350 个 表示的不同地点取票的人
python
pandas
TimeSeries
DataFrame
mean
获取 data.frame 中各组的平均值和标准差
我的心率数据以列表的形式存在 其中有四个类别 1AS 1CS 1AI 1CI 每个类别的大小各不相同 我想输出列表中每个类别的平均值和标准差 我有这种格式的数据来计算方差分析和图基 我已经成功完成了 但平均值让我难住了 Group HR 1
r
statistics
mean
查找列表的平均值
如何在 Python 中找到列表的平均值 1 2 3 4 2 5 对于 Python 3 8 请使用statistics fmean用于浮点数的数值稳定性 快速地 对于 Python 3 4 请使用statistics mean用于浮点数的
python
list
Average
mean
reduce
读取多个文件并根据用户输入计算平均值
我正在尝试在 R 中编写一个需要 3 个输入的函数 目录 污染物 id 我的计算机上有一个目录 里面充满了 CSV 文件 即超过 300 个 该函数的功能如下所示 pollutantmean lt function directory po
r
function
subset
mean
missingdata
按行计算平均日期
我希望按行获取平均日期 其中每行包含两个日期 最终我找到了一个方法 发布在下面 不过 我使用的方法似乎比较麻烦 有没有更好的办法 my data read table text OBS MONTH1 DAY1 YEAR1 MONTH2 DA
r
date
mean
将 GroupBy 平均结果添加为 pandas 中的新列
我有一个数据框 给出每个指标的上限和下限值 如下所示 df pd DataFrame indicator indicator 1 indicator 1 indicator 2 indicator 2 year 2014 2014 2015
python
pandas
groupby
pandasgroupby
mean
如何创建均值和标准差data.table 中的列
以下代码 结果让我困惑为什么 data table 对于mean函数而不是sd函数返回NA library data table test lt data frame id c 1 2 3 4 5 A seq 2 9 length 5 B
r
dataTable
mean
calculatedcolumns
如何仅获取特定行的列平均值?
我需要获取特定行 此处 年份 的一列 此处 分数 的平均值 具体来说 我想知道三个时期的平均分数 第 1 期 年份 周期 2 年份 gt 1984 年 年份 期间 3 年份 gt 1991 这是我的数据的结构 country year sc
r
DataFrame
mean
使用 ggplot 将线图绘制到散点图上
我有这个简单的数据框 为每个因素 CT 保存三个重复 值 我想将其绘制为 geom point 并将该点的平均值绘制为 geom line gene lt c Ckap5 Ckap5 Ckap5 Ckap5 Ckap5 Ckap5 Ckap
r
ggplot2
mean
熊猫数据框条件 .mean() 取决于特定列中的值
我正在尝试创建一个新列 它返回同一 df 中现有列的值的平均值 但是 平均值应根据其他三列中的分组来计算 Out 184 YEAR daytype hourtype scenario option value 0 2015 SAT of h
python
pandas
conditionalstatements
mean
使用中位数和分组依据以及谷歌表格进行查询
我需要获得分组中位数 我已经对表单的数据进行了分组 From type Weight A person person 4 A person person 3 A person organization 11 A person person
googlesheets
Lambda
mean
Median
googlequerylanguage
将组平均值分配给 python/pandas 中的每一行
我有一个数据框 我希望根据商店和所有商店计算平均值 我创建了代码来计算平均值 但我正在寻找一种更有效的方法 DF Cashier Store Sales Refunds 001 001 100 1 002 001 150 2 003 001
python
pandas
groupby
mean
pandasgroupby
在矩阵中使用 numpy.sum 和 numpy.mean 时如何忽略值
在 numpy 中应用 sum 和 Mean 时 有没有办法避免使用特定值 例如 我想在计算结果时避免使用 999 值 In 14 c np matrix 4 2 4 1 In 15 d np matrix 3 2 4 999 In 16
python
NumPy
Sum
mean
创建具有预先确定的平均值和标准差的数组
我正在尝试使用 Numpy 创建一个具有预定平均值和标准差值的数组 该数组需要其中的随机数 到目前为止 我可以生成一个数组并计算平均值和标准差 但无法让数组受值控制 import numpy as np x np random randn
python
Arrays
NumPy
mean
计算机视觉中的MAP的理解(mean average precision)
计算机视觉中的MAP的理解 xff08 mean average precision xff09 精准率 Precision xff0c P值 和召回率 Recall xff0c R值 下面我们来讲AP xff08 average prec
map
mean
Average
precision
计算机视觉中
R语言中mean函数
mean函数是求算术平均值 用法 xff1a mean x trim 61 0 na rm 61 FALSE x是数值型 逻辑向量 trim表示截尾平均数 xff0c 0 0 5之间的数值 xff0c 如 xff1a 0 10表示丢弃最大1
mean
【tf】tf.reduce_mean
x span class token operator 61 span tf span class token punctuation span Variable span class token punctuation span span
reduce
mean
R语言中mean函数
mean函数是求算术平均值 用法 xff1a mean x trim 61 0 na rm 61 FALSE x是数值型 逻辑向量 trim表示截尾平均数 xff0c 0 0 5之间的数值 xff0c 如 xff1a 0 10表示丢弃最大1
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