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我只是在学习R,并试图找到修改我的分组data.frame的方法,以便获得内聚观测的变量value(x+y/2)的平均值和标准差(sd)SQRT((x^2+y^2)/2)。其他(相等)变量(sequence、value1)不应更改。 我使用了subset()和rowMeans(),但我想知道是否有更好的方法使用dplyr和tidyr(可能使用嵌套数据帧?) 我的测试数据。框架如下:
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我需要从月平均或年平均时间序列数据计算5年平均数据(不是滚动平均数据,而是日历年数据)。 在搜索了XARRAY文档之后,我找不到一种简单的方法来完成它。 有没有人有计算这类平均值的方法? 谢谢! 推荐答案 计算5年平均值的最简单方法是将自定义频率传递给resample(),例如 In [24]: ds = xr.Dataset({'x': ('time', np.arang
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我正在尝试创建一个函数,该函数将给定列表中的所有数字相加,然后将其除以6。 average :: [Integer] -> Integer average m = (sum m) quot 6 但这是我收到的错误消息: Couldn't match type `Integer'
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我有一个类似a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]的数组。我要将此数组拆分为3个任意大小的块。 当我将它分成3个块时,我得到了3个子数组:[array([1, 2, 3]), array([4, 5]), array([6, 7])]。 我的目标是获得一个子数组中元素的平均值的数组:[2, 4.5, 6.5],因为(1+2+3)/3=2(第一个元素),(4+5)/2=4.5(第
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我每天从三个市场(GLD、SPY和USO)获得回报。我的目标是在130天的滚动基础上,从相关矩阵计算平均成对相关性。 我的起点是: import numpy as np import pandas as pd import os as os import pandas.io.data as web import datetime as datetime from pandas.io.d
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在下面的图片中,我有一个巨大的数据帧。对于每一次冲程,机器都会呈现穿透值,然后给零。我想计算一下每划一划的平均数。例如,[0.762,0.766]的平均值,以及[0.66,1.37,2.11,2.29]的平均值,依此类推,直到数据帧结束。请注意,笔划没有固定的长度。enter image description here 推荐答案 # Generate example data based
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class Foo(models.Model): ... a=models.IntegerField() timestamp=models.DateTimeField(auto_now_add=True) 我想要时间戳字段的平均值,在进行查询时: Foo.objects.filter(a=1).values('timestamp','a').aggregate(A
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我一直在努力寻找一种方法将平均值添加到列中的第一个空单元格(列中将有多个空单元格,因为它被分成几个组,但我希望只循环它,这样在填充第一个空格之后,它将对下一个空格执行相同的操作。我希望它是所示图像中C2:C6的平均值,但单元格范围和列数都是动态的。我试图让它找到下一个空行,然后在它上面取平均值,但显然我不擅长编程。第二个空格用于标准误差,但我希望编辑代码以使平均值应用于标准误差。此外,大部分代码来
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我想知道某一特定分支机构在某一年的平均销售额。有一张清单,上面有所有的分店和销售年限。我尝试使用IntStream来筛选具有所需年份和分支的元素,但我找不到平均值,indexOfSaleInTheYear.size()中显示错误,并且我不确定平均部件代码是否正确。请帮帮忙。谢谢。 Scanner avgSale = new Scanner(System.in); System.out
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要解决的问题是: List: [x1, y1, z1], [x2, y2, z2] ...[xn, yn, zn] 预期产量: [(x1+x2+..+xn)/n, (y1+y2+..yn)/n, (z1+z2+..+z3)/n] ` 当我只有2个列表并且大小固定时,我可以使用以下语句执行加法: UNWIND(apoc.coll.zip([1,2,3], [4,5,6
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我有两个数据集:一个数据集(A)包含每天的温度,另一个数据集(B)包含个人ID和出生日期(道布)。我需要得到道布之前最近3天的平均气温。例如:如果个人1出生于2021年2月20日,我需要2021年02月17日到2021年02月19日的平均气温。有没有办法在R中这样做,所以我的输出是ind|道布|avg_temp。 以下是一个数据示例(在我的实际案例中,我的数据具有非常多的天数和个数): >
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我有一个矩阵,希望对列1具有相同值的所有列求平均值。例如 A[1 2 3;1 2 5;3 2 5] 列1的数字是1的两倍,所以我想列出列1的数字为1的所有列,因此结果将是 新建[%1%2%4;%3%2%5] 执行此操作的最简单方法是什么? 此外,我希望在此矩阵中,介于1和本例中的3之间的每个数字都出现在第1列中,并且它应该用NAN填充相应的其他列。 所以结果应该是 A_new2[
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我希望根据每列的算术平均值对数据框的列进行重新排序。 用于: S1 S2 S3 1 1 1 2 1 1 3 3 1 预期输出为: S3 S2 S1 1 1 1 1 1 2 1 3 3 在上述情况下,平均值为:S1 = 2、S2 = 1.6666和S3 = 1,颠倒了数据帧中S1和S3列的位置。 另外,我的实际数据也有NA的值。
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我有两个表:一个是深度表,另一个是叶绿素表,它们是相互对应的。我想要平均每0.5米深度的叶绿素数据。 chl = [0.4,0.1,0.04,0.05,0.4,0.2,0.6,0.09,0.23,0.43,0.65,0.22,0.12,0.2,0.33] depth = [0.1,0.3,0.31,0.44,0.49,1.1,1.145,1.33,1.49,1.53,1.67,1.79,1
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我尝试执行PowerShell-命令,但随后打开了1000个窗口,PowerShell ISE崩溃。有没有办法在后台运行批处理文件1000次?有没有更聪明的方法来缩短平均执行时间? 这是我尝试过的代码: cd C:scripts Measure-Command { for($i = 0;$i -lt 1000;$i++){ Start-Process -FileP
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我有一个实验,有10个参与者,每个人收集了96个准确率。acc_i表示参与者在时间步长i的总体精度。因此,我有一个10x96数值矩阵,如下所示: [[acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95] [acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95] [acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95] . .
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我有一个表log,其中包含id、Value、Category和Timestamp列。假设表格按如下方式填写: ID VALUE CATEGORY TIMESTAMP ----------------------------------------------- 1 10 1 2010-11-1 10:00:00 2 2
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使用以下巨蟒 pandas 数据帧df: Customer_ID | Transaction_ID ABC 2016-05-06-1234 ABC 2017-06-08-3456 ABC 2017-07-12-5678 ABC 2017-12-20-6789 BCD 2016-08-
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等级1和等级2不保存我给出的数字。所以我不能得到平均值,因为,总是以(0+0)/2的除法结束,有人能帮我吗? #include #include int main() { int students; char name[50]; double gradeOne, secondGrade, cl
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需要有关Linux Bash脚本的帮助。基本上,当运行时,该脚本要求用户提供三组数字,然后计算输入的数字并求出平均值。 #!/bin/bash echo "Enter a number: " read a while [ "$a" = $ ]; do echo "Enter a second set of numbers: " read b b=$ if [ b=$ ] 我
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