如何使用mean和std的特定转换来转换数据列
使用mean和std的特定转换来转换数据列是一种常见的数据预处理方法，用于将数据标准化或归一化。下面是完善且全面的答案：
- 概念：
- mean（均值）：指一组数据的平均值，计算方法为将所有数据相加后除以数据个数。
- std（标准差）：用于衡量数据的离散程度，计算方法为将每个数据与均值的差的平方相加后除以数据个数，再取平方根。
- 分类： mean和std的特定转换属于数据预处理的一种方法，主要用于数据标准化或归一化。
- 优势：
- 数据标准化：通过将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得不同特征具有可比性。
- 数据归一化：通过将数据转换到特定的范围（如0到1之间），可以将数据映射到固定的区间，避免了数据的绝对值对模型训练的影响。
- 应用场景：
mean和std的特定转换适用于各种数据分析和机器学习任务，包括但不限于：
- 特征工程：在特征工程中，对于连续型的数值特征，常常需要进行数据标准化或归一化，以提高模型的训练效果。
- 数据挖掘：在数据挖掘任务中，对于具有不同量纲的特征，使用mean和std的特定转换可以消除量纲差异，提高模型的准确性和稳定性。
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以上是关于如何使用mean和std的特定转换来转换数据列的完善且全面的答案。
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1回答
我有一个4D numpy array，其中每列表示1个量，行是这些量的统计导数，例如。 [mean mean mean
std std std
med med med] 假设第1列表示speed，第2列，acceleration等。我想将数组中所有可用数量的每一列展平为一行特征，形成： mean std med mean std med mean std med ... 为了澄清我的担忧，我给出了以下MWE input_shape = (1,3,4)
n_sample =20
X = np.random.randint(1, 10, size=(n_sample, )+ inp
浏览 32提问于2020-09-26得票数 2
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我有两个时间值的测量数据，并具有副本：
name t value replicate
foo 1 0.5 a
foo 1 0.55 b
foo 1 0.6 c
foo 2 0.7 a
foo 2 0.71 b
foo 2 0.72 c
bar 1 0.1 a
bar 1 0.12 b
bar 1 0.3 c
bar 2 0.4 a
bar 2 0.45 b
bar 2 0.44 c
我希望将其解析为dataframe，并获得每个时间点("t“列)和每个示例("name”列)副本的均
浏览 3提问于2016-03-31得票数 0
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我对mxnet很陌生。我刚刚在一个Ubuntu14.04机器上安装了mxnet1.0.0和python3.5，其中包含了CUDA 8.0和cudnn 7.0.5。
下面给出了我的代码。我正在尝试将图像数据存储在一个ndarray中。(原始代码见 )-
X_224 = nd.zeros((n, 3, 224, 224))
X_299 = nd.zeros((n, 3, 299, 299))
mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
for i, (fname, breed) in
浏览 0提问于2018-02-12得票数 1
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我有一个有列的数据帧- cols = group_dataframe.columns
print(cols)
Index(['TEST_TXT', 'count', 'mean', 'std', 'LSL', 'USL', 'median', 'Cp', 'CpK', 'Cpu', 'Cpl', 'min', 'max', '25%',
'50%&
浏览 15提问于2020-11-01得票数 1
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2回答
我有一个这种格式的数据框架：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
1: {'mean': 1.0, 'std': 0.8},
2: {'mean': 0.5, 'std': 0.2},
3: {'mean': 0.2, 'std': 0.1},
4: {'mean': 0.1, 'std': 0.1},
5: {'mean': 0.6, 'std':
浏览 4提问于2022-11-18得票数 0
我有一些压力，温度和湿度数据的日期-时间序列(即列:日期，时间，压力，温度，湿度)。我想要设置一个函数，在一定的日期和时间(输入)内给出这三个参数的平均值和std值。到目前为止，我已经成功地将数据导入到dataframe中，并将变量temp、press和潮湿定义为dataframe中的列。我很想弄清楚如何将日期时间(输入)连接到其他三个数据列。有什么想法吗？我读过“熊猫博士”，这让我很困惑.因为它总是创建自己的时间日期列系列。=/
import pandas as pd
import numpy as np
def TempPressHumid(time_start, time_end,
浏览 1提问于2015-01-20得票数 0
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2回答
我有一个熊猫数据框架，df，如下所示：
Index count mean std
1 101.0 8.15 3.26
2 102.0 13.20 11.48
3 101.0 235.15 186.76
4 84.0 420.49 637.59
我需要合并'mean'列和'std'列，这样我就有了如下所示的数据框架：
Index count mean(std)
1 101.0 8.15 (3.26)
2 102.0 1
浏览 5提问于2016-05-24得票数 2
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1回答
这是我的状态数据帧：
>> state_df.head()
A B C
0 -1.469587 -1.186974 -1.136587
1 -1.310300 -1.032667 -1.389515
2 -0.041564 -0.112118 -0.742551
3 0.698519 0.453808 -0.194451
4 0.653907 0.425225 -0.157008
每一列都是从我的数据集中获取的某种索引(在金融中)。我将合
浏览 2提问于2017-04-28得票数 0
我有一个简单的模型，它使用ColumnTransformer
我能够训练模型，并将模型保存为泡菜。
当我加载泡菜并对实时数据进行预测时，我收到了关于ColumnTransformer的以下错误
在使用RE余物关键字时，对于fit和transform，列排序必须相等。
训练数据和用于预测的数据具有完全相同的列数，例如50列。我不知道列的“顺序”怎么会改变。
为什么列的排序对列转换器很重要？怎么解决这个问题？是否有办法确保运行列变压器后的“排序”？
谢谢。
pipeline = Pipeline([
('RepalceInf', ReplaceInf()),
浏览 3提问于2019-10-11得票数 7
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1回答
我有熊猫DataFrames，每个大约有100列。我必须为所有这些列创建一个汇总表。在摘要数据帧中，我希望有一个名称(从每个数据帧中取一个，我这样做还可以)，并放入每一列的平均值和标准差。 所以我的最后一个表应该是这样的:n x m，其中n是文件数，m是列数x 2(均值和标准) 像这样的东西 name mean_col1 std_col1 mean_col2 std_col2
ABC 22.815293 0.103567 90.277533 0.333333
DCE 22.193991 0.12389 87.17
浏览 9提问于2020-12-04得票数 1
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1回答
我看到这个问题被问了好几次，但是其他问题的解决方案没有奏效！
我的数据框架就像
df = pd.DataFrame({
"date": ["20180920"] * 3 + ["20180921"] * 3,
"id": ["A12","A123","A1234","A12345","A123456","A0"],
"mean": [1,2,3,4,5,6],
"std" :[7,8,9,10,11,12
浏览 2提问于2021-09-01得票数 3
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我有一个SSIS包，它间歇性地失败，其中有几个错误，其中两个信息最丰富的是：
DFT_PlaySummary SSIS错误代码DTS_E_OLEDBERROR。发生了OLE DB错误。错误代码: 0x80004005。OLE DB记录是可用的。资料来源："Microsoft本机客户端10.0“，结果: 0x80004005描述：”无效日期格式“。OLE DB记录是可用的。来源："Microsoft本机客户端10.0“H结果: 0x80004005描述：”无效日期格式“.**
DFT_PlaySummary输入"OLE DB目标输入“(2121)的输入列"dtC
浏览 1提问于2014-12-31得票数 1
1回答
我有一个包含3层列的数据透视表。对于每个惟一的mean和std列，我希望将它们组合成一个字符串f"{x.mean}({x.std})"，用新的mean_std_str列替换mean和std列。
以下是数据框架的打印：
rescore_func asp chemscore ... goldscore plp
tag best first best ... first best first
mean
浏览 24提问于2021-06-03得票数 1
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我有一个包含insert语句的Oracle表转储。其中一些表包含clob数据字段。如果我尝试使用SQL Developer恢复转储，我得到错误消息"ORA-01704: string literal too long“
现在，我尝试使用JDBC和Java恢复转储。问题是我已经有了完全组合的PreparedStatement，所以我不能将列的数据类型从string更改为clob。
下面列出了该应用程序：
// strBufLine contains already the fully composed insert statement from the dump file
Prepare
浏览 1提问于2012-07-15得票数 1
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我可以将一列插入到数据框中，并对另一列进行z评分，如下所示：
[1] df.insert(<loc>, column='ZofA', value=(df['A']-df['A'].mean())/df['A'].std())
我可以简单地缩减一个由2个其他列组成的列，如下所示：
[2] df.groupby(['C1', 'C2'])['A'].mean()
我尝试将2中的简单均值()函数替换为1中的zscore函数，但不知道如何操作，包括使用.apply --例如，这失
浏览 5提问于2016-09-10得票数 6
我有一个平均值的数据框架，
我希望有两列-一列有标题，另一列有相应值。
我需要重复这个访问多个数据帧并为每个数据帧生成一个图表。因为样本数据发生了变化，所以我需要实现自动化。简单地说，就是把它吸进一个数据框中，然后用最少的代码把它绘制成图表。由于这些值来自字典，因此似乎可以用数据对的前半部分生成一列，用数据对的后半部分生成另一列
关于如何使用for循环高效地完成此操作，您有什么想法吗？
数据帧
# Store the Average
bbc_avg = {
"Outlet": target_user,
"BBC_Compound": n
浏览 0提问于2018-10-23得票数 2
2回答
Matlab:写入文件
、、、、
我希望将mean_2....mean_8、std_2....std_8和coVariance作为单独的列存储在文件中。帮帮忙吧？
此代码用256个时间帧计算Erp信号的IntervalFeatures，并将数据点存储在A中。
___________HowTheCodeWorks________________________________________________
每个1x4滑动子矩阵都是一个列，例如：-如果A是1x6，你将得到1-2-3-4，2-3-4-5，3-4-5-6作为一个以3列结尾的列。对于1x10矩阵，您将得到7列。
计算每一列的平均数
用相应列的平均值减去列的每个
浏览 0提问于2015-06-17得票数 0
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6回答
我对Pandas的群比功能有问题。我读过，但我看不出如何将聚合函数应用于多个列，并为这些列设置自定义名称。
这一点非常接近，但返回的数据结构有嵌套的列标题：
data.groupby("Country").agg(
{"column1": {"foo": sum()}, "column2": {"mean": np.mean, "std": np.std}})
(即)我想取column2的平均值和std，但将这些列返回为“均”和"std")
我遗漏了什么？
浏览 10提问于2013-09-29得票数 182
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我有以下数据帧： d = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14],
'value': [10, 8, 7, 7, 0, 2, 9, 4, 0, 9, 10, 4, 5, 5],
'box': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
'fruit': ['apple', 'apple', 'apple',
浏览 28提问于2021-09-30得票数 0
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我有两个数据
df1 = pd.DataFrame(data={'ID': ['0','1'], 'col1': [0.73, 0.58], 'col2': [0.51, 0.93], 'Type': ['mean', 'mean'] })
df2 = pd.DataFrame(data={'ID': ['0','1'], 'col1': [0.44, 0.49], 'col2': [0.
浏览 3提问于2022-06-08得票数 1
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1回答
我想知道如何手动规范化RGB图像。
我试过：
img_name = 'example/abc/myfile.png'
img = np.asarray(Image.open(img_name))
img = np.transpose(img, (2,0,1))
(img/255.0 - mean)/std
mean和std有形状(3,)
当我运行上面的代码时，我会得到以下错误：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,512,512) (3,)
我们如何使每个频道标准化？
浏览 6提问于2022-08-24得票数 0
x=randn(1,100000);
subplot(3,1,1) , plot(x)
subplot(3,1,2) , histogram(x);
moments={mean(x),std(x),skewness(x),kurtosis(x)};
display(moments)
y=3*x+1;
subplot(3,1,3) , histogram(y);
C=corrcoef(x,y)
到目前为止我都是这么做的。
我产生了标准正态分布的随机数。然后，我要绘制小部分和它的直方图。
另外，我想学习如何改变偏斜和峰度。
浏览 1提问于2016-08-15得票数 0
1回答
我有两列(年份、时间)的数据，它们是整数值。
import pandas as pd
import numpy as np
male100 = pd.read_csv('data/male100.csv', header = 0)
time_mean = male100['Time'].mean()
time_std = male100['Time'].std()
year_mean = male100['Year'].mean()
year_std = male100['Year'].std()
ele
浏览 2提问于2018-01-17得票数 0
1回答
我有一个这样的多索引数据帧：
x ... y
count mean std ... 50% 75% max
dataset ...
a 142.0 54.266100 16.769825 ... 47.535269 71
浏览 2提问于2020-04-24得票数 0
我想创建一个自定义计算器，用NaN值所在列的mean - std和mean + std范围内的随机值替换数据中的NaN值。 这是我到目前为止使用的输入机的代码： class GroupImputer(BaseEstimator, TransformerMixin):
def fit(self, X, y=None):
X = check_array(X, force_all_finite=False)
self.means = np.nanmean(X, axis=0)
self.stds = np.nanstd(X, axis=0)
浏览 37提问于2020-10-19得票数 1
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1回答
是否有人对滚动标准差不适用于熊猫数据栏中的某一列存在问题？
我有一个带有日期时间索引和相关财务数据的数据。当我运行df.rolling().std() (psuedo代码，请参见下面的实际代码)时，除了一个列外，我得到了所有列的正确数据。该列返回0's，其中应有标准差值。在使用.rolling_std()时，我还会得到相同的错误，在尝试运行df.rolling().skew()时会出现一个错误，所有其他列都会工作，而该列提供了NaN。
让我对这个错误感到失望的是，其他列的工作正常，对于这个列，df.rolling().mean()工作正常。此外，该列具有dtype float64，这不
浏览 4提问于2017-09-30得票数 1
我想从一个包含以下两列的dataframe中计算timedelta by bank的mean和standard deviation。当我运行代码(如下所示)时，我得到以下错误： pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate 我的数据帧： bank diff
Bank of Japan 0 days 00:00:57.416000
Reserve Bank of Australia 0 days 00:00:21.45
浏览 84提问于2017-06-18得票数 27
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2回答
在使用Pandas和Numpy时，我一直在重新分解一些代码，并使用它来探索如何构造可维护、灵活、简洁的代码。(通常我只是简单地使用它们，我现在所扮演的角色应该是成为一名前突击队。)
我遇到的一个例子是一个函数，有时可以在一列值上调用，有时在三列值上调用。使用Numpy的矢量化代码很好地封装了它。但是使用它变得有点笨重。
我应该如何“更好”地编写以下函数？
def project_unit_space_to_index_space(v, vertices_per_edge):
return np.rint((v + 1) / 2 * (vertices_per_edge - 1)).as
浏览 3提问于2020-06-06得票数 2
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def z_score(df, column, mean, std):
return # ?????
mean = history_df['distances'].mean()
std = history_df['distances'].std()
training_df['distances_normal'] = z_score(training_df, 'distances', mean, std)
testing_df['distances_normal'] = z_score(testing_
浏览 9提问于2020-11-30得票数 0
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1回答
(熊猫1.1.1版)
我在Dataframe列的单元格中有数组作为条目。
a = np.array([1,8])
b = np.array([5,14])
df = pd.DataFrame({'float':[1,2], 'array': [a,b]})
> float array
> 0 1 [1, 8]
> 1 2 [5, 14]
现在我需要一些关于每个数组位置的统计数据。
它与平均值完全一致：
df['array'].mean()
> array([ 3., 11.])
浏览 3提问于2021-02-01得票数 1
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首先，一些背景:我已经能够创建一个初始数据框架--一系列文本文件。这些文件描述了一项实验，其中30名受试者进行了6次身体活动，通过三星Galaxy智能手机以各种方式进行了测量。这七个.txt文件是：
xtest -- 30%的实验对象的观察措施；testsubject --这30%的主题ID号；ytest --由这30%的实验对象执行的不同行为；xtrain --其他70%的实验对象的观察措施；培训对象<code>E 210</code>--其他70%的主题ID号；<code>E 111</code>ytrain<代码>E 212&
浏览 1提问于2014-05-22得票数 0
2回答
利用熊猫数据群agg函数
、、、、
这里有一个数据，比方说
df
Country Continent PopulationEst
0 Germany Europe 8.036970e+07
1 Canada North America 35.239865+07
...
我想要创建一个数据，显示大小(每个大陆的国家数目)，以及每个国家的估计人口的总和、平均值和性病偏差。
我做了以下工作：
df2 = df.groupby('Continent').agg(['size', 'sum','me
浏览 8提问于2016-11-22得票数 3
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朱莉娅是新来的。跟随这个博客去做神经网络：
我对Julia中的数据类型和错误消息感到困惑。这是我的代码(同样，在神经网络博客文章之后)：
# read in df to train
train_df = readtable("data/winequality-red.csv", separator=';')
# create train and test data splits
y = train_df[:quality]
x = train_df[:, 1:11] # matrix of all except quality
# vector() and m
浏览 1提问于2015-01-27得票数 3
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如果这个问题在其他地方得到回答，我很抱歉。我还没有在这里或Pandas文档中找到答案(很有可能，我只是错过了答案)。
我试图通过熊猫将html文件导入python，并且不确定如何从结果中获取我需要的数据。我正在Windows 7上工作，与Pandas一起使用Python3.3
在熊猫中使用read_html函数似乎有效，并返回数据列表。我对Python (从Matlab迁移而来)很陌生，不知道如何使用数据格式列表。文档描述了如何使用和操作数据文件，但如何从其中的列表中获取数据？
这个站点上的其他一些答案建议直接使用lxml函数来解析html文件，但是在我的例子中，read_html似乎运行得很
浏览 2提问于2014-02-07得票数 2
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每行标准偏差不同的Numpy数组
、、、、
我想得到一个NxM矩阵，其中每行的数字是从不同的正态分布(相同的mean，但不同的标准差)产生的随机样本。以下代码起作用：
import numpy as np
mean = 0.0 # same mean
stds = [1.0, 2.0, 3.0] # different stds
matrix = np.random.random((3,10))
for i,std in enumerate(stds):
matrix[i] = np.random.normal(mean, std, matrix.shape[1])
但是，这段代码并不十分有效，因为涉及到一个for循环。有
浏览 0提问于2019-04-22得票数 5
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我将数据按多个列分组并聚合以获得多个统计信息。如何获得一个完全平坦的结构，每一个可能的组合组键列举为行和每个统计数据作为列？
import numpy as np
import pandas as pd
cities = ['Berlin', 'Oslo']
days = ['Monday', 'Friday']
data = pd.DataFrame({
'city': np.random.choice(cities, 12),
'day': np.random
浏览 2提问于2017-05-08得票数 9
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1回答
我需要创建一个Informatica映射，它可以对数据进行排序和排名。在两个不同的应用程序中有两个表，所以我不能在SQL中直接连接它们。两者都有庞大的数据量，因此也需要注意性能。Senario可能如下所示-
有两个表:部门(DEPT)和员工(EMP).They具有1(DEPT):M(EMP)关系。部门表有列(Row_id，DeptNm，Created_date)，Employee表有列(Row_id，EMPName，Emp_num，Par_row_id (FK到DEPT.row_Id)，Salary)
对于固定部门，根据员工递减的薪资对数据进行排序，并对其进行排序。数据应以文本文件形式出现，如
浏览 1提问于2014-02-01得票数 0
我想将特征归一化应用于numpy数组。通常，这对于python广播来说是微不足道的，例如，人们会这样做： train_mean = train.mean(axis=0)
train_std = train.std(axis=0)
train = (train - train_mean) / train_std
val = (val - train_mean) / train_std
test = (test - train_mean) / train_std 然而，我的numpy数组有9列，因此train_mean和train_std的形状是(9,)，并且我只想对我的数组中的特定列应用规范
浏览 10提问于2020-12-19得票数 0
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我遇到的问题是，当我试图加入Dataframe和Series时，由于某种原因，生成的Dataframe要么是空的，要么有一个NaN值列。我想弄清楚为什么会发生这种事。
这个系列看起来是这样的：
index
110 0.135135
111 0.000000
1110 0.000000
Dataframe看起来是这样的：
mean std
index
1101 -41.000000 46.305225
1102 -58.724998 126.810371
1110
浏览 2提问于2017-03-17得票数 1
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我有以下数据帧：
Name Date Measurement Lower Upper
blue N/A 1.2 .2 1
blue N/A 1.4 .2 1
red N/A 2.2 .2 1
orange N/A 1.6 .2 1
purple N/A 3.2 .2 1
.
.
.
使用df = df_old.groupby(['col
浏览 23提问于2019-10-20得票数 0
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我想使用SSIS将数据库从access转换为SQL Server。我无法转换access数据库的日期/时间列。SSIS的意思类似于：
conversion between DT_Date and DT_DBTIMESTAMP is not supported.
(它从我的德语版本翻译过来，在英语版本中可能会有所不同)。在Access中有Date/Time列，在SQL Server中有datetime。在SSIS的数据流程图中，我有一个用于访问数据库的OLE db源，一个sql服务器目标和一个数据转换。在数据转换中，我将列转换为dateDT_DATE。它们是这样连接的：
AccessDB -&g
浏览 1提问于2010-06-15得票数 0
1回答
我正在使用Visual中的C++创建一个Windows应用程序，该应用程序将计算存储在CSV的第一个n列单元格中的X的正值的平均值X、1/X和ln。我的策略是将单元格的内容转化为向量，然后根据向量的条目(例如1/X的倒数)求和值，并将结果除以向量的长度。X的平均值比它应该的略小，表示向量长度比样本大小多1，而额外的条目是零。这也解释了为什么1/X和-ln X的方法分别是inf和-inf。因此，在理论上，一种解决方案是在计算统计数据之前先对向量进行pop_back。不幸的是，我尝试过这种方法和无数其他方法，而其他的方法都没有用。
最后，我将复制粘贴一个最小的代码示例，并列出我尝试过的内容。(如果
浏览 1提问于2016-01-31得票数 0
回答已采纳
我有一个关于z-score normalization方法的问题。
此方法使用z-score对数据集的值进行normalize，并需要一个mean/std。
我知道您通常应该使用数据集的mean/std。
但是，我在pytorch.org和网络上看到了多个教程，他们只是使用0.5 for mean/std，这在我看来完全是武断的。
我想知道他们为什么不使用数据集的mean/std？
示例教程，其中他们只使用0.5作为mean/std：
浏览 8提问于2020-02-13得票数 1
我有一小部分代码用于从数据集中找到置信区间。
from scipy import stats
import numpy as np
a = np.loadtxt("test1.txt")
mean, sigma = np.mean(a), np.std(a)
conf_int = stats.norm.interval(0.95, loc=mean,
scale=sigma)
print(conf_int)
但是，我的文本文件(test1.txt)是一个数字列表，a)在开头和结尾处有一个方括号)并不是相等的列。
"[-10.197663 -22.97012
浏览 3提问于2020-08-07得票数 2
回答已采纳
我使用ODBC DB2查询从数据库获取数据，列的数据类型只包含varchar(x)、date和int。
但是，我希望将它们保存在平面文件目标中，但不能使用UTF-8编码。SSIS一直在通知错误消息如下：
[平面文件目标si_ce_f_hotel_capacity_snapshot_weekly 2]错误:数据转换失败。列"SOURCE_MARKET_CODE“的数据转换返回状态值2和状态文本”由于数据可能丢失而无法转换值“。
该列包含来自源的varchar(2)数据类型。我将ssis平面文件结构中的这种数据类型指定为DT_WSTR (2)。
但是，当我将文件格式更改为Unico
浏览 0提问于2016-12-19得票数 1
我想测试数组的所有元素是否为零。根据StackOverflow most 和的说法，与(array == 0).all()相比，not array.any()应该是内存效率最高、速度最快的方法。
我用一个随机数浮动数组测试了性能，见下面。然而，至少对于给定的数组大小，not array.any()甚至将数组转换为布尔类型似乎比(array == 0).all()慢。怎么来的？
np.random.seed(100)
a = np.random.rand(10418*144)
%timeit (a == 0)
%timeit (a == 0).all()
%timeit a.astype(bo
浏览 6提问于2022-07-15得票数 3
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我有一个Excel工作表，其中包含带有列标题(名称)的数据。Excel中的这些列名作为行存在于数据库中的我的一个表中。我需要做的是在我的数据库中对这些Excel列名进行查找，以检索id值。我该怎么做？
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2011-05-07得票数 2
2回答
如何将列描述为分类值？
、、、
我有一个pandas dataframe，其中包含分类列和数值列。默认情况下，df.describe()仅返回数值数据的摘要(使用count、mean、std、min、quantiles、max描述这些列)
当迭代df中的所有列并将它们单独描述为[df[c].describe() for c in df.columns]时，将根据特定的列数据类型返回描述；即，int和float的数字摘要以及object的类别摘要
有没有人知道一种简洁的方法，用count，unique，top，freq来描述所有的列
浏览 6提问于2018-02-27得票数 9
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2回答
我有：
Python分类模型Weekly数据集(分类的基础)自2018年开始。每个数据集都有大约10万行和70列，(features).weekly预测结果通过xgboost模型(使用逻辑回归)以格式在数据集上进行。
- date of modelling
- items
- test_auc_mean for each item (in percentage).
自2018年1月以来，总共有100个数据集和100个prediction_results。
为了评估模型，我使用了以下度量标准：
-auc
-confusion矩阵
-accuracy
param = {
'num_
浏览 1提问于2019-10-08得票数 2
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