我想将列中的所有负值按类别替换为平均值。我可以很容易地找到每个类别的平均值。就像train_df1.groupby(train_df1['item_category'])['item_cnt_day'].mean()。
item_category
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我对Monetdb很陌生。我主要是使用Postgresql,但想检查Monetdb的性能。在Postres中,我的bit()类型列中填充了0和1s。然后,我将每一行与所有按位排列的行进行比较,并在该列上进行比较。Monetdb没有位()类型,所以我使用了文本。有什么想法,如何做按位和货币数据库,我应该使用什么类型的列这?我尝试的查询:
select a.sentenecid, b.sentenecid, a.sentence AND b.sentence from test a, test b;
我想知道如何通过Python计算每个类别的每一行是高于平均值还是低于平均值?我有一个名为test.csv的csv文件。例如,类别2,我有两个值。首先,我需要计算该类别的平均值,然后每个值是高于还是低于平均百分比。我不知道后者该怎么做。 import pandas as pd
import numpy as np
#loading the data into data frame
X = pd.read_csv('test.csv') 感兴趣的两列是Category和Totals列: Category Totals estimates
2 2777 043
假设我在名为“score”的列中有很多空值(缺失值)。我希望将它们替换为一个特定的平均值,而不是来自列'score‘的所有值,而是我使用来自两个串联类别的交叉类别构建的组:
这种查询适用于按组获取平均值:
SELECT
category1 || ' > ' || category2 AS crosscategory,
ROUND(CAST(AVG(score) AS FLOAT), 2) AS score_avg
FROM DatabaseName.TableName
GROUP BY crosscategory
ORDER BY score_avg;
这个方法是
我试图在python中找出数据框中某些列的平均值,但最终得到了一些非常奇怪的数字。有人能给我解释一下吗?我想要a,b,c列的平均值。
k = pd.DataFrame(np.array([[1, 0, 3,'kk'], [4, 5, 6,'kk'], [7, 20, 9,'k'],[3, 2, 9,'k']]),
columns=['a', 'b', 'c','type'])
k
它会返回
a b c type
我试图在Server上进行一个有点复杂的查询。必须从select中进行选择,以便按别名分组。问题是和计数返回正确的值,但是平均值总是零。如果我把它计算为和(quer.score)/count(quer.score),它也会返回所有的零。
我做错了什么?
提前感谢!
SELECT quer.month, quer.item_type, SUM(quer.score) AS sum_values,COUNT(quer.score) as count_values, avg(quer.score) as final_value FROM (
SELECT
CASE
WHEN MONTH(inte.d
我目前正在从事一个项目,该项目使用了2004-2021年期间近24000场篮球比赛的数据框架。最后,我要做的是创建一个单一的数据框架,每年只有1行,并且列值将是该类别的平均值。到目前为止,我所拥有的是一个掩码函数,它可以按年分开,但我想要创建一个for循环,它将遍历年份列表,得到它的平均值,然后将它们连接到一个新的数据框架中。代码可能有助于更好地解释这一点。
## now i want to seperate this into data sets based on year so ill make a function this will be used to seperate by yea
我遇到了MySQL ROUND()函数的问题。这就是它:
当我这样做的时候:
SELECT ROUND(7/2) as avg FROM bla blah
平均值为4
当我这样做的时候:
SELECT ROUND(SUM(marks)/COUNT(marks)) as avg
平均为3注:SUM(marks)本身等于7,COUNT(marks)等于2,据我所知,ROUND(SUM(marks)/COUNT(marks))应该等于ROUND(7/2)
有什么问题吗?
首先,我要提醒大家,我是MySQL的新手。此外,我还没有测试下面的示例查询,因此它们可能并不完美。
总之,我有一个表格的项目,每一个有一个名称,一个类别和一个分数。每隔12小时,最上面的物品被拿走,使用,然后移除。
到目前为止,我只是用
SELECT * FROM items_table ORDER BY score DESC LIMIT 1
唯一的问题是,一些类别是有偏见的,通常有更高的分数。我想用分数除以平均分数来解决这个问题,而不是简单地按分数排序。有点像
ORDER BY score/(GREATEST(5,averageScore))
我现在正试图找到找到averageScore的最
我有两张桌子:
Evaluation
id_student teste
----------- -----
1 16
1 10
1 20
1 13
Student
id name
----------- ------
1 Jonh
我想用id 1为学生做"teste“列的平均值。
select ROUND(AVG(e.teste),0) from Student s, Evaluation e
where s.id=e.id_student and s.id=1 g
我正在尝试创建一个线性回归模型,但首先我尝试使用SimpleImputer将NaN值替换为列平均值。在我运行代码之后,仍然有NaN值。我有以下代码:
# ########## Modeling ###########
# pipe model and SimpleImputer
model = make_pipeline(SimpleImputer(missing_values =np.nan, strategy='mean'),
LinearRegression())
# split the data into train/test:
我尝试从连接表中划分两列,但结果(列relative_duration的值)始终为0。查询如下:
SELECT t1.[user_1]
,t1.[user_2]
,t1.[total_duration]
,(t1.total_duration/t2.[total_events_duration]) AS relative_duration
FROM [CDRs].[dbo].[aggregate_monthly_events] AS t1 INNER JOIN [CDRs].[dbo].[user_events_monthly_stats] AS