我有一系列的配对测量（每个样本两个）。我需要根据那些成对平均值计算每对的平均值，然后计算一般平均值，但是我只能包括那些成对意味着不超过一定阈值的成对。我正在尝试为一般均值考虑以上所有内容的一般平均值，而无需创建其他行/列。现在，公式=AVERAGE(IF(ABS(A1-A2)...不做这项工作，因为它取代了这些成对的零，意味着超过阈值（价值为$C$1），而它们只需要跳过即可。“平均f”不起作用，因为它不接受非连续范围（至少在这样输入时），使用“间接”来构建非连续范围也无济于事，因为它不接受公式。任何帮助都赞赏。看答案不使用助手列的是使公式看起来很丑陋，但会给您带来所需的结果。试试。=AVERA
我有2个类似的数据框，结构如下:ind=pd.MultiIndex.from_product([['Day1','Day2'],['D1','D2'],['Mean','StDev','StErr']],names=['interval','device','stats'])df=pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]},index=ind)print(df)col1intervaldevicestatsDay1D1Mean1StDev2StErr3D2Mean4StDev5StErr6Day2D1Mean7StDev8StE
我需要帮助编码Python中的功能，以计算N-1样品的平均值和标准偏差。我有96行Quarduper样本：96x4numpy阵列中的总共384个样本。对于每一行，我想：取出一个四倍的样本，使它们变成一式三份[30,38,23,21]becomes[38,23,21]计算这些三份样本的平均值和标准偏差mean=27.33,stdev=9.29放回该样本，以便它们再次是四倍[38,23,21]becomes[30,38,23,21]重复步骤1-3每次三次取出其他样本[30,23,21]:mean=24.67,stdev=4.73[30,38,21]:mean=29.67,stdev=8.50[30
我有一个像这样的元组列表data=[('r1','c1',avg11,stdev11),('r1','c2',avg12,stdev12),('r2','c1',avg21,stdev21),('r2','c2',avg22,stdev22)]我想将它们放入一个pandasDataFrame中，其中行由第一列命名，列由第二列命名。处理行名的方法似乎类似于pandas.DataFrame([x[1:]forxindata],index=[x[0]forxindata])但是如何处理列以获得2x2矩阵(前一组的输出是3x4)？有没有更智能的方法来处理行标签，而不是明确地忽略它们？编辑看来我
我有一个像这样的元组列表data=[('r1','c1',avg11,stdev11),('r1','c2',avg12,stdev12),('r2','c1',avg21,stdev21),('r2','c2',avg22,stdev22)]我想将它们放入一个pandasDataFrame中，其中行由第一列命名，列由第二列命名。处理行名的方法似乎类似于pandas.DataFrame([x[1:]forxindata],index=[x[0]forxindata])但是如何处理列以获得2x2矩阵(前一组的输出是3x4)？有没有更智能的方法来处理行标签，而不是明确地忽略它们？编辑看来我
所以我正在尝试做一些统计分析，我一直在做sum与stdev有点不同。Sum可以像这样正常工作:stats[0]=myData2.map(lambda(Column,values):(sum(values))).collect()Stdev的格式不同，无法正常工作:stats[4]=myData2.map(lambda(Column,values):(values)).stdev()我收到以下错误:TypeError:unsupportedoperandtype(s)for-:'ResultIterable'and'float' 最佳答案
