값이 누락 된 경우 R의 가중 평균을 계산할 수 있고 값이 누락 된 경우 기존 값의 가중치가 그에 비례하여 상향 조정됩니까? 이 사실을 명확하게 전달하기 위해 가상 시나리오를 만들었습니다. 이것은 누락 된 값에 따라 각 행에 대해 스칼라를 조정해야하는 질문의 루트를 설명합니다. Image: Weighted Mean Calculation File: Weigh
에서 누락 된 경우 내가 값이나 무게가 누락 된 경우 내가 계산에서 데이터를 생략 할이 >>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>>
>>> df1 = pd.DataFrame({'value':[10,20,np.nan,40],
... 'weight':[1,np.nan,3,4]})
>>> df1
필자가 작성한 함수를 조정하는 데 어려움을 겪고 있으며 두통을 겪고 있으므로 여기에 게시 할 생각입니다. 함수에서 나는 R의 "by"함수를 사용하는데, 이는 데이터 프레임을 부분 집합에두고 함수를 실행합니다. 이제 'descr'패키지의 weighted.mean을 포함하도록 함수를 확장하고 x 및 w 길이가 동일하지 않은 오류가 발생합니다. 일부 코드를 표시
주어진 다른 범주 형 변수와 관련하여 시간 경과에 따른 범주 형 변수의 두 가지 양상을 탐구하고 싶습니다. 아래에 이러한 데이터 세트의 재현 가능한 예를 붙여 넣습니다. set.seed(90114)
V1<-sample(rep(c("a", "A"), 100))
V2<-sample(rep(c("a", "A", "b", "B"), 50))
V3<-sampl
나는 다음과 같은 목록이 있습니다이 a= [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
wts= [0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.10,0.10,0.30]
원하는 결과가 result
매월 YTD 값을 계산하려고합니다. SQL Server에서 어떻게이 작업을 수행 할 수 있습니까? 그린 내 데이터가 테이블에 배치에 보이는 노란색의 일을 계산하는 가정하고 방법이다. 귀하의 도움을 많이 주시면 감사하겠습니다. Year Month Monthly_Score N_size YTD_Score
2017 1 70 10 70*10/10
201
R60, R90, R120, R150, R180에 대해 서로 다른 점수를 가진 테이블이 있는데이 다섯 가지 변수를 기반으로 한 가중치 순위를 가진 하나의 테이블을 만들 수 있으며 CODE_RAC 여기서 NORM_PCT는 40 % RB_PCT의 가중치는 30 %이고 RB_PCT의 가중치는 40 %입니다.] [1] SAS Enterprise Edition에서이
팬더 데이터 프레임에 시계열이 있습니다. 타임 스탬프는 고르지 않을 수 있지만 (1 ~ 5 분마다 하나씩), 항상 5 분마다 하나씩 있습니다 (05101520253035404550으로 끝나는 타임 스탬프가 있음). , 55). 예 : 2017-01-01 2:05:00 32.90
2017-01-01 2:07:30 29.83
2017-01-01 2:10:0
I 하스켈 python3과의 exponentially weighted moving average (EWMA)를 구현 보다 하스켈 느리다 (컴파일). 그것은 거의 같은 시간이 걸립니다. 이 함수를 두 번인가 그러나 때 (파이썬 버전은 약 2 배 느린 반면,보다 1000 배)을 하스켈 버전 다운 예기치 느려. Python3 버전 : 목록과 import nump