四分位数与pandas中的quantile函数 1.分位数概念 统计学上的有分位数这个概念,一般用p来表示.原则上p是可以取0到1之间的任意值的.但是有一个四分位数是p分位数中较为有名的. 所谓四分位数:即把数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数. 为了更一般化,在计算的过程中,我们考虑p分位.当p=0.25 0.5 0.75 时,就是在计算四分位数. 第1四分位数 (Q1),又称"较小四分位数",等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字. 第2四分

# heapq函数:计算列表最大几个值和最小几个值 # 语法:heapq.nlargest(n, list,[key]) # n表示最大或最小的几个: list为分析的对象: key为排序关键字,非必填 import heapq list_num = [1, 4, 3, 2, 5] print("最大的一个:", max(list_num)) # 求列表最大的两个 list_temp = heapq.nlargest(2, list_num) print("最大的两个:&qu

问题 当我们刚开始学习C语言的时候,就接触到printf()函数,可是当时"道行"不深或许不够细心留意,又或者我们理所当然地认为库函数规定这样就是这样,没有发现这个函数与普通的函数存在区别,普通函数的参数在函数定义的时候就确定,而printf()函数的参数列表在调用时可变.还有一个原因导致我们没有去关注这个函数的实现,就是在编程的过程中很少用到参数列表可变的函数.的确是这样的,但是如果可以理解并内化,这将在编程过程中对某些功能实现带来很大的帮助.比如,在嵌入式设备开发中,可以利用设备的

--计算平闰年天数函数 CREATE OR REPLACE FUNCTION f_ping_run_nian (i_year NUMBER --定义函数名 ) RETURN VARCHAR2 IS --定义返回(输出)字符类型 v_tianshu ); --定义输出(返回)变量 BEGIN SELECT ) --取除以4的余数 --如果是0,则是闰年,应为366天 ' ELSE ' --否则为365天 END INTO v_tianshu from dual; --将值插入变量种 RETURN

"""python 计算列表内容出现次数""" #方法一: l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] test_dict = {} for i in l: #通过key来计算元素个数 test_dict[i] = test_dict.get(i,0) + 1 print(test_dict) 使用python中的内置模块 #方法二 l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] fro

一行代码加快pandas计算速度 DASK https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/84844964 https://cloud.tencent.com/developer/article/1449661

Numpy.frompyfunc()将计算单个值的函数转化为计算数组中每个元素的函数 不再通过遍历,对数组中的元素进行运算,利用frompyfunc()将计算单个值的函数转化为计算数组中每个元素的函数 下面是示例代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 20 17:18:11 2020 @author: pan """ import time import numpy as np arr

目录 drop函数 Axis(轴)含义 drop用法实验 delete函数 drop函数 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 这是drop函数的所有参数 labels是指要删除的标签,一个或者是列表形式的多个; axis是指处哪一个轴; columns是指某一列或者多列; level是指等级,针对多重索引的情况; inpla

给你一个其中包含不同的英文字母和标点符号的文本,你要找到其中出现最多的字母,返回的字母必须是小写形式, 当检查最想要的字母时,不区分大小写,所以在你的搜索中 "A" == "a". 请确保你不计算标点符号,数字和空格,只计算字母. 如果你找到 两个或两个以上的具有相同的频率的字母, 返回那个先出现在字母表中的字母. 例如 -- “one”包含“o”,“n”,“e”每个字母一次,因此我们选择“e”. 输入: 用于分析的文本 (str, unicode). 输出: 最常

TimeSpan 结构  表示一个时间间隔. 命名空间:System 程序集:mscorlib(在 mscorlib.dll 中) 1.DateTime值类型代表了一个从公元0001年1月1日0点0分0秒到公元9999年12月31日23点59分59秒之间的具体日期时刻.因此,你可以用DateTime值类型来描述任何在想象范围之内的时间.一个DateTime值代表了一个具体的时刻2.TimeSpan值包含了许多属性与方法,用于访问或处理一个TimeSpan值下面的列表涵盖了其中的一部分:Add:与

转自:https://blog.csdn.net/qq_19528953/article/details/79348929 import pandas as pd import datetime #用来计算日期差的包 def dataInterval(data1,data2): d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d') d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d') delta =

oc与iloc函数 loc函数 import pandas as pd import numpy # 导入数据 df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv") df_new = df.set_index(["country"]) df_new.loc[list(["Canada"])] # 1 df_new.loc[df_new["duration"]>160]

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 统计函数 最常见的计算工具莫过于一些统计函数了.首先构建一个包含了用户年龄与收入的 DataFrame index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") d

pandas pandas 是数据处理的利器,非常方便进行表格数据处理,用过的人应该都很清楚,没接触的可以自行查阅pandas 官网. 需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题,需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差,之前有用过 dataframe 的 diff 函数,但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作,即结果为当前行减去上一行的差值,所以直观的以为时间字段无法进行此项操作.于是我使用了最原始的方式,循环遍历 dataframe 每一行,逐行求时间差,将其存入数组中

计算熵的函数: # -*- coding: utf-8 -*- import math #the function to calculate entropy, you should use the probabilities as the parameters def entropy(*c): result=-1; if(len(c)>0): result=0; for x in c: result+=(-x)*math.log(x,2) return result; if (__name__=

OpenGL无意间同时看到两种创建投影矩阵的写法,可以说它们完成的是同样的功能,但写法完全不同,可以观摩一下什么叫做异曲同工之妙... 第一种: gltMakeShadowMatrix函数是重点 // Gets the three coefficients of a plane equation given three points on the plane. void gltGetPlaneEquation(GLTVector3 vPoint1, GLTVector3 vPoint2, GLT

是的,昨天刚发表了一篇和Excel自定义函数有关的博客,今天又一篇,有凑数的嫌疑.但是,保存知识和传播知识本来就是写博客的初衷,所以也并不多余. 如果不知道什么是Excel自定义函数,请移步这里[1]. 上一篇博客是关于计算桩号之差的Excel自定义函数(VBA)[2],里面有如何使用Excel自定义函数(VBA函数)的简单步骤. 将下面的内容复制到模块中去,保存后即可使用自定义的IdentityNumberAge函数计算某个身份证号在某一年的年龄. Function IdentityNumbe

在学习列表之前先了解了raw_input和input的区别:(仅适用于版本2,版本3中raw_input和input合并,没有raw_input) input的语法为:input("str"). raw_input函数把所有的输入当做原始数据保存为字符串格式: 而input默认用户输入为python的合法格式,用于字符串连接时有一定的局限性. 1.序列索引 python中序列索引有两种表达形式: (1)第一个元素索引是0,第二个是1,以此类推: (2)最后一个元素索引是-1,倒数第二个

在很多情况下要计算输入输出的位宽,比如你写一个8*8的ram,那么地址需要三位去表示,那么这个函数的方便就体现出来了,你需要使用函数定义就好了,如果对于多文件可以包含定义的文件: 如果你的DEPTH是2^n次的话,可以用下面的function,否则要是像DEPTH为7的话,修改for循环中的depth>0.(个人仿真得出,不然都用depth>0的话,DEPTH为8的话,算出来的位宽是4位,而实际上我们只需要三位表示最大值7): 以上.

首先, 还是新建一个 jupyter notebook, 然后引入 csv 文件(此文件我已上传到博客园): import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/6_handling_missing_data_replace/weather_data.csv') df 输出:从上面的输出截图, 可以看到有很多不合理的数据, 这时可以用 replace() 函数来

对于展示页面, 可能需要显示一些. 数据库中,没有的字段. 比如, 删除按钮, 编辑按钮.  这个数据库,是没有的. 所以,可能就需要, 添加一个这个东西.  比如我在渲染的时候, 给他添加两个函数进去. 这个两函数就用来,编辑删除. 基类: class StartHandler(object): list_display = [] def __init__(self, model_class, prve): self.model_class = model_class self.prev =