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现在，sklearn.preprocessing有一个非常好的quantile_transform函数，但是我似乎不能把它塞进熊猫tranform或apply功能中，date: (x - x.mean()) / x.std()但quantile_transform
浏览 2修改于2018-03-12得票数 1
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我希望使用Hmisc::wtd.quantile为具有许多重复日期的数据文件创建一个新的df。我正在按日期分组，使用summarize()对日期进行聚合，并试图在每个日期上使用wtd.quantile() (带有权重)。这也是一个相当大的数据集。$weight, ptile50 = Hmisc::wtd.quantile(., .$weight, ptile90 = Hmisc::w
浏览 1提问于2018-09-20得票数 4
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content'] = pd.to_numeric(df['content'], errors='coerce')print(df['content'].rolling(2).quantile())
raise错误:TypeError: quantile()缺少1个必需的位置参数：“”quantile“”
浏览 33提问于2020-03-05得票数 2
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嗨，我强迫histogram_quantile出问题了。如果我将变量设置为多值，那么我就可以重复面板了。然后我发现错误，上面写着
histogram_quantile($percentile, avg((rate(http_server_requests_seconds_bucket
浏览 1提问于2018-08-09得票数 1
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正在尝试使用sparklyr::sdf_quantile()。mtc <- copy_to(sc, mtcars, "mtcars")我得到以下错误(通过yarn使用spark 1.6.0 )：[45] broom_0.4.3mtc %>% sdf_quantile
浏览 2提问于2018-01-29得票数 3
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我可能犯了一个错误，但让我从一个例子开始：y <- x[ x > quantile( x, 0.1 ) ]a <- x[ x > quantile( x, c( 0.1, 0.2, 0.3 ) ) ]> x <- rnorm( 100 )
> length( x[ x > <em
浏览 2修改于2013-03-09得票数 4
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例如，rolling_quantile：>> col = 5>>0.822900 0.251972 array([ 0.57216415, 0.
浏览 4提问于2015-02-04得票数 4
"Ca-C", "WR", "Default")))library(CreditMetrics) # donwloadable from CRAN repository
cm.quantile
浏览 1提问于2012-10-15得票数 0
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>>> s = Series([1, 2, 3, 4]) 2.50.25 1.75>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])0 12 3dtype: int64
>>> s.quantile(0
浏览 2修改于2015-11-12得票数 0
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我试图使用df.quantile()函数沿轴= 1计算分位数。-11-01 01:30:00 14.7689 14.4992 ... 11.0294
> q10 = df.quantiledtype: float64> q10 = list()
q10.append(df.iloc[k,:].quantile
浏览 2修改于2020-12-27得票数 0
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运行dfq = dfq.quantile([.1, .25, .50, .75, .9])，它返回以下内容，我认为这对于“收入中位数”是正确的。dfq['quantile'] = pd.qcut(dfq['Median Income'], 5, labels=['10%','25%','50%','75%','90%'])
但结果似乎与使用分位数函数不同
浏览 0提问于2020-08-20得票数 0
在类中使用quantile()函数是我到目前为止的代码： p <- seq(.01,.99,.01)
sample_quantiles <- quantile(act_scores, p) 我试图在数据集中找到与值
浏览 18修改于2021-10-14得票数 0
在某些设置下，np.quantile在确定正确的分位数时会出错。这是一个bug吗？, 359, 361, 345, 324, 386,
q = np.quantile
浏览 21修改于2019-04-05得票数 2
mggp <- ggplot(data=msamp, mapping=aes(x=year, y=rating)) + stat_quantile(formula
浏览 0修改于2016-05-11得票数 5
我正在尝试区分应该使用np.quantile()或np.percentile()的场景。>>> import numpy as np>>> np.quantile(a, 0.5)>>> np.percentile(a, 50)它们都给出了相同的结果，并在其实现中调用了_quantile_unchecked()。
浏览 0修改于2020-03-13得票数 16
我想知道由dynutils包在包scale_quantile中是什么公式。我想检查一下，我是否能达到像这样的手工计算一样的结果。# Air quality datasetdat = data$Wind
q_005 = quantile(dat, 0.005)
#Filtering the data based on the <
浏览 0提问于2021-07-26得票数 0
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我想将R包Hmisc::wtd.quantile()转换为python。以下是R中的示例：
我以为参考，逻辑似乎与R不同：def weighted_quantile(values, quantiles, sample_weightsample_weight)/np.sum(sample_weight)
weighted_quantile
浏览 4修改于2022-07-12得票数 0
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quantize = d3.scale.quantile().domain([0, 15]).range(d3.range(9));1- 15
范围从0到8，quantize.quantilesquantile是如何工作的？
浏览 3修改于2013-06-06得票数 17
我所做的工作如下： group_by(Var2) %>% summarise(Var1 = mean(Var1)) The `x` argument provided to quantile
浏览 5提问于2020-05-27得票数 1
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