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pandas:groupby 和可变权重
我有一个数据集 其中每个观察值都有权重 我想使用以下方法准备加权摘要groupby但我对如何最好地做到这一点感到生疏 我认为这意味着自定义聚合函数 我的问题是如何正确处理不是按项目的数据 而是按组的数据 也许这意味着最好分步进行 而不是一次
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groupby
pandas
weightedaverage
使用pandas Rolling方法计算加权移动平均值
我计算简单移动平均线 def sma data frame length 15 TODO Be sure about default values of length smas data frame Close rolling window
python
pandas
movingaverage
weightedaverage
technicalindicator
如何计算张量流中张量 A 沿张量 B 指定的权重的轴的加权平均值?
我正在尝试对 RNN 输出应用加权平均方案 RNN输出用张量表示A有维度 a b c 我可以简单地采取tf reduce mean A axis 1 得到张量C有维度 a c 但是 我想做张量的 加权平均值 A along axis 1 权
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tensorflow
recurrentneuralnetwork
weightedaverage
计算 R 中具有不同权重的组的一系列加权平均值
我有以下数据集 实际数据的简单版本 data 并且想分别使用权重 w1 和 w2 计算变量 x1 和 x2 的加权平均值 分为两组 由变量 n 确定的组 data lt data frame n c 1 1 1 2 2 2 x1 c 4 5
r
mean
withstatement
weightedaverage
R 中多列的聚合和加权平均值
问题基本上是这样的 R 中的聚合和加权平均值 https stackoverflow com questions 3367190 aggregate and weighted mean in r 但我希望它使用 data table 在几列
r
dataTable
weightedaverage
Pandas/numpy 加权平均 ZeroDivisionError
创建 lambda 函数来计算加权平均值并将其发送到字典 wm lambda x np average x weights df loc x index WEIGHTS Define a dictionary with the functi
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pandas
NumPy
dividebyzero
weightedaverage
如何迭代计算运行加权平均值以使最后的值权重最大?
我想实现一个迭代算法 计算加权平均值 具体的权重法则并不重要 但最新值应接近 1 最旧值应接近 0 该算法应该是迭代的 即它不应该记住所有以前的值 它应该只知道一个最新值以及有关过去的任何汇总信息 例如平均值 总和 计数等的先前值 是否可以
Algorithm
Iteration
weightedaverage
有没有办法让 Pandas ewm 在固定窗口上运行?
我正在尝试使用熊猫 ewm 函数 https pandas pydata org pandas docs stable reference api pandas DataFrame ewm html计算指数加权移动平均线 然而我注意到信息似
python
pandas
movingaverage
weightedaverage
在 data.frame 中按组显示加权平均值
有关命令的问题by and weighted mean已经存在 但没有人能够帮助解决我的问题 我是 R 新手 更习惯数据挖掘语言而不是编程 我有一个数据框 其中包含每个人 观察 行 的收入 教育水平和样本权重 我想按教育水平计算收入的加权平
r
weightedaverage
如何计算时间加权平均值并创建滞后
我搜索了论坛 但没有找到任何可以回答或提供如何在论坛上做我想做的事情的提示 我有每年的暴露数据测量 我希望根据每个人参与研究的情况来计算个人水平的年平均值 对于每一行 一年暴露分配应包括从加入研究前最后一个月开始的前 12 个月的数据 例如
r
lag
weightedaverage
php 中的指数移动平均线
我想用 PHP 计算 EMA 指数移动平均线 值 我尝试过使用以下代码 但它给了我 500 错误 real array 12 15 17 19 21 25 28 12 15 16 timePeriod 3 data trader ema r
php
Math
exponential
weightedaverage
取np.average而忽略NaN?
我有一个形状为 64 17 的矩阵 对应于时间和纬度 我想取加权纬度平均值 我知道 np average 可以做到这一点 因为与我用来平均经度的 np nanmean 不同 可以在参数中使用权重 但是 np average 不会像 np n
python
NumPy
latitudelongitude
weightedaverage
高效保存加权移动平均线的数据结构/算法
我想在存储日志记录时总结多个不同类别的移动平均值 想象一下 有一项服务一次保存一个 Web 服务器日志条目 让我们进一步想象一下 我们无权访问记录的记录 所以我们只能看到它们一次 但之后就无法再访问它们了 对于不同的页面 我想知道 点击总数
Algorithm
datastructures
movingaverage
weightedaverage