(종료/시작)^(1/년 수) -1로 정의 된 CAGR 값을 계산하려고합니다. "주식", "날짜", "Annual.Growth.Rate"열이있는 df 있습니다. 주의 할 점은 : 지연 함수를 사용하여이 작업을 수행하려고했지만 각 주식 시작 부분에 재귀 수식을 변경할 수 없었습니다. 출력을 보면 더 이해할 수 있습니다. structure(list(Stock =
저는 여러 변수에 대해 1 년 내내 관찰 한 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 그것은 다음과 같습니다 관찰은 1985 년에 기록 moved의 값을 갖는 경우 일련 번호 내의 모든 관찰 year serial moved urban.rural.code
15 1982 1000_1 0 0
16 1983 1000_1 0 0
17 1984 1
내가이 비슷합니다 dataframe이 각 Location_Id 카테고리의 모든 Item_Id를 들어 In [45]: df
Out[45]:
Item_Id Location_Id date price
0 A 5372 1 0.5
1 A 5372 2 NaN
2 A 5372 3 1.0
3 A 6065 1 1.0
4 A
각 주제마다 개별적으로 ANOVA를 실행해야합니다. 데이터 프레임은 37 개의 주제에서 오는 데이터로 구성되어 있으며 각 주제마다 37 번 ANOVA를 별도로 실행하기 위해 37 번 반복하지 않습니다. 이 내 데이터의 첫 4 행은 다음과 같습니다 latency subject trialcode
1 1385 14233664 neighbour
데이터 프레임 내에서 계열 데이터가 포함 된 열로 분할 적용 연결을 시도하고 있습니다. (I는 SO 검색 한하지만 데이터 프레임 내에서 시리즈에 관련된 아무것도 발견하지 않았습니다.) 데이터 프레임 : import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
ex = {
여러 함수를 여러 열에 순차적으로 적용하고 여러 열을 집계하여 결과를 데이터 프레임에 바인딩해야하는 경우 일반적으로 aggregate()을 사용합니다. 다음과 같은 방식 : 좋게 정렬 데이터 프레임의 결과를 갖는 # bogus functions
foo1 <- function(x){mean(x)*var(x)}
foo2 <- function(x){mean(
목록 목록을 처리하고 싶습니다. 특히 나는 그룹화 변수 (각 목록의 첫 번째 멤버)에 의해 각 목록의 세 번째 멤버 인 데이터 프레임을 추출한 다음 mean(), median(), sd(), length() 등의 여러 함수를 사용합니다. 해당 그룹의 데이터 그래서 내 질문은 Grp mean sd ...
a 5.26 ... ...
b 6.25 ... ..
나는 GroupBy 주위에 있습니다.하지만 여전히 도움이 필요합니다. 개체 그룹 번호, 일부 매개 변수 R 및 구 좌표 값 RA 및 Dec을 제공하는 열 Group이있는 DataFrame이 있다고 가정 해 보겠습니다. 나는 작은 R와 하나 즉, 각 그룹에 대해 "밝은"개체를 포함하는 선택, 내장 (R 때문에, 또는 가장 큰 절대 값 것은 음) 원하는 df
참고 :이 질문은 참으로 Split pandas dataframe string entry to separate rows의 중복이지만, 존경 모든 너무 여기에 제공된 대답은 더 일반적이고 유익한, 난 스레드를 삭제하지 않기로 나는 다음과 같은 형식의 '데이터 세트'가 있습니다 id | value | ...
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