使用python中的Pandas包，我想对具有3级多索引的系列中的一个级别求和(边缘化)以生成具有2级多索引的系列。例如，如果我有以下内容:ind=[tuple(x)forxin['ABC','ABc','AbC','Abc','aBC','aBc','abC','abc']]mi=pd.MultiIndex.from_tuples(ind)data=pd.Series([264,13,29,8,152,7,15,1],index=mi)ABC264c13bC29c8aBC152c7bC15c1我想对变量C求和以产生以下输出:AB277b37aB159b16Pandas中最好的方法是什
使用python中的Pandas包，我想对具有3级多索引的系列中的一个级别求和(边缘化)以生成具有2级多索引的系列。例如，如果我有以下内容:ind=[tuple(x)forxin['ABC','ABc','AbC','Abc','aBC','aBc','abC','abc']]mi=pd.MultiIndex.from_tuples(ind)data=pd.Series([264,13,29,8,152,7,15,1],index=mi)ABC264c13bC29c8aBC152c7bC15c1我想对变量C求和以产生以下输出:AB277b37aB159b16Pandas中最好的方法是什
在R中，我使用ccf或acf来计算成对互相关函数，以便找出哪个shift给了我最大值。从外观上看，R给了我一个标准化的值序列。Python的scipy中是否有类似的东西，或者我应该使用fft模块吗？目前，我的做法如下:xcorr=lambdax,y:irfft(rfft(x)*rfft(y[::-1]))x=numpy.array([0,0,1,1])y=numpy.array([1,1,0,0])printxcorr(x,y) 最佳答案 要交叉关联一维数组，请使用numpy.correlate.对于二维数组，使用scipy.sig
在R中，我使用ccf或acf来计算成对互相关函数，以便找出哪个shift给了我最大值。从外观上看，R给了我一个标准化的值序列。Python的scipy中是否有类似的东西，或者我应该使用fft模块吗？目前，我的做法如下:xcorr=lambdax,y:irfft(rfft(x)*rfft(y[::-1]))x=numpy.array([0,0,1,1])y=numpy.array([1,1,0,0])printxcorr(x,y) 最佳答案 要交叉关联一维数组，请使用numpy.correlate.对于二维数组，使用scipy.sig
我有一个包含单列ID的数据框，所有其他列都是我想要计算z分数的数值。这是它的一个小节:IDAgeBMIRiskFactorPT64819.34PT84320.9NaNPT23918.13PT94119.5NaN我的一些列包含NaN值，我不想将其包含在z分数计算中，因此我打算使用为这个问题提供的解决方案:howtozscorenormalizepandascolumnwithnans?df['zscore']=(df.a-df.a.mean())/df.a.std(ddof=0)我有兴趣将此解决方案应用于除ID列之外的所有列，以生成一个新数据框，我可以使用该数据框将其保存为Excel文件
我有一个包含单列ID的数据框，所有其他列都是我想要计算z分数的数值。这是它的一个小节:IDAgeBMIRiskFactorPT64819.34PT84320.9NaNPT23918.13PT94119.5NaN我的一些列包含NaN值，我不想将其包含在z分数计算中，因此我打算使用为这个问题提供的解决方案:howtozscorenormalizepandascolumnwithnans?df['zscore']=(df.a-df.a.mean())/df.a.std(ddof=0)我有兴趣将此解决方案应用于除ID列之外的所有列，以生成一个新数据框，我可以使用该数据框将其保存为Excel文件
我用StatsModels做这个线性回归:importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_stdn=100x=np.linspace(0,10,n)e=np.random.normal(size=n)y=1+0.5*x+2*eX=sm.add_constant(x)re=sm.OLS(y,X).fit()print(re.summary())prstd,iv_l,iv_u=wls_prediction_std(re)我的问题是，i
我用StatsModels做这个线性回归:importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.sandbox.regression.predstdimportwls_prediction_stdn=100x=np.linspace(0,10,n)e=np.random.normal(size=n)y=1+0.5*x+2*eX=sm.add_constant(x)re=sm.OLS(y,X).fit()print(re.summary())prstd,iv_l,iv_u=wls_prediction_std(re)我的问题是，i
我知道如何在R中执行此操作.但是，pandas中是否有任何函数可以将数据帧转换为nxn共现矩阵，其中包含同时出现的两个方面的计数。例如一个矩阵df:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'TFD':['AA','SL','BB','D0','Dk','FF'],'Snack':['1','0','1','1','0','0'],'Trans':['1','1','1','0','0','1'],'Dop':['1','0','1','0','1','1']}).set_index('TFD')printdf>>>DopSnackTransTFDAA111SL
我知道如何在R中执行此操作.但是，pandas中是否有任何函数可以将数据帧转换为nxn共现矩阵，其中包含同时出现的两个方面的计数。例如一个矩阵df:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'TFD':['AA','SL','BB','D0','Dk','FF'],'Snack':['1','0','1','1','0','0'],'Trans':['1','1','1','0','0','1'],'Dop':['1','0','1','0','1','1']}).set_index('TFD')printdf>>>DopSnackTransTFDAA111SL
