这是我的文件格式。我试图在列上平均，但我会遇到错误，如下所示。有人可以给我一些建议吗？文件格式是：0.000-2953.187-11363.859-14317.047500.000-3178.028-11301.687-14479.7151000.000-2973.863-11309.533-14283.3961500.000-2964.465-11294.120-14258.5842000.000-3066.929-11240.302-14307.2312500.000-3156.522-11223.589-14380.1113000.000-3230.069-11573.224-14803
我正在尝试计算数组的修剪均值，其中不包括异常值。我发现有一个模块叫scipy.stats.tmean，但它需要用户指定绝对值而不是百分比值的范围。在Matlab中，我们有m=trimmean(X,percent)，这正是我想要的。我们有Python中的对应物吗？ 最佳答案 至少对于scipyv0.14.0，有一个专门的功能(scipy.stats.trim_mean):fromscipyimportstatsm=stats.trim_mean(X,0.1)#Trim10%atbothends使用了stats.trimboth里面。来
我正在尝试计算数组的修剪均值，其中不包括异常值。我发现有一个模块叫scipy.stats.tmean，但它需要用户指定绝对值而不是百分比值的范围。在Matlab中，我们有m=trimmean(X,percent)，这正是我想要的。我们有Python中的对应物吗？ 最佳答案 至少对于scipyv0.14.0，有一个专门的功能(scipy.stats.trim_mean):fromscipyimportstatsm=stats.trim_mean(X,0.1)#Trim10%atbothends使用了stats.trimboth里面。来
我有一个如下所示的PandasDataFrame:abcd0Apple3571Banana4482Cherry7133Apple347我想按“a”列对行进行分组，同时将“c”列中的值替换为分组行中值的平均值，并添加另一列，其平均值为“c”列中值的标准偏差计算出来的。对于所有被分组的行，“b”或“d”列中的值是恒定的。因此，所需的输出将是:abcde0Apple34.570.7071071Banana44802Cherry7130实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以使用groupby-aggoperation:In[38]
我有一个如下所示的PandasDataFrame:abcd0Apple3571Banana4482Cherry7133Apple347我想按“a”列对行进行分组，同时将“c”列中的值替换为分组行中值的平均值，并添加另一列，其平均值为“c”列中值的标准偏差计算出来的。对于所有被分组的行，“b”或“d”列中的值是恒定的。因此，所需的输出将是:abcde0Apple34.570.7071071Banana44802Cherry7130实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以使用groupby-aggoperation:In[38]
我想计算numpyndarray的元素平均值。In[56]:a=np.array([10,20,30])In[57]:b=np.array([30,20,20])In[58]:c=np.array([50,20,40])我想要什么:[30,20,30]除了矢量化和除法之外，此操作是否有任何内置函数？ 最佳答案 你可以直接使用np.mean:>>>np.mean([a,b,c],axis=0)array([30.,20.,30.]) 关于python-如何获得ndarray的元素平均值，我
我想计算numpyndarray的元素平均值。In[56]:a=np.array([10,20,30])In[57]:b=np.array([30,20,20])In[58]:c=np.array([50,20,40])我想要什么:[30,20,30]除了矢量化和除法之外，此操作是否有任何内置函数？ 最佳答案 你可以直接使用np.mean:>>>np.mean([a,b,c],axis=0)array([30.,20.,30.]) 关于python-如何获得ndarray的元素平均值，我
我有一个numpy矩阵A，其中数据按列向量虎钳组织，即A[:,0]是第一个数据向量，A[:,1]是第二个，依此类推。我想知道是否有更优雅的方法可以将这些数据的均值归零。我目前正在通过for循环:mean=A.mean(axis=1)forkinrange(A.shape[1]):A[:,k]=A[:,k]-mean那么numpy是否提供了一个函数来做到这一点？还是可以通过其他方式更有效地完成？ 最佳答案 通常，您可以通过多种方式执行此操作。下面的每个方法都通过向mean向量添加一个维度，使其成为4x1数组，然后NumPy的广播处理其
我有一个numpy矩阵A，其中数据按列向量虎钳组织，即A[:,0]是第一个数据向量，A[:,1]是第二个，依此类推。我想知道是否有更优雅的方法可以将这些数据的均值归零。我目前正在通过for循环:mean=A.mean(axis=1)forkinrange(A.shape[1]):A[:,k]=A[:,k]-mean那么numpy是否提供了一个函数来做到这一点？还是可以通过其他方式更有效地完成？ 最佳答案 通常，您可以通过多种方式执行此操作。下面的每个方法都通过向mean向量添加一个维度，使其成为4x1数组，然后NumPy的广播处理其
ABDATE2013-05-01473077713332013-05-0235131624412013-05-03727273812013-05-0448112062013-05-0522617332013-05-06NaN40642013-05-07NaN411512013-05-08NaN81442013-05-09NaN232013-05-10NaN10说我有上面的数据框。获得具有相同索引(即A列和B列的平均值)的系列的最简单方法是什么？平均值需要忽略NaN值。不同之处在于，该解决方案需要灵活地向数据框中添加新列。我最接近的是df.sum(axis=1)/len(df.colum
