我有df1:
PopDens Score1 Group
93.53455 17.985288 B
137.13861 10.549394 A
35.98619 13.392857 A
89.69800 8.644537 B
16.27796 29.591635 A
25.33346 21.081301 F
89.69800 2.644537 C
46.27796 29.591635 A
25.33346 5.081301 B
36.27796 29.591635 A
1.33346 9.081301 B
我想
我想计算mysql中列表的熵。现在我运行它并移到python:
select group_concat(first_name), last_name
from table
group by last name
我要找的是相当于
entropy(first_name)
为每个号码返回一个数字。类似于以下数字用法:
std(age)/avg(age)
编辑-部分回答:谢谢您对的一个非常有效的近似:
SELECT LOG2(COUNT(DISTINCT column)) FROM Table
我有一个数据帧,我试图在每一行上应用T-test,但它给了我nan。
代码:
from scipy.stats import ttest_ind, ttest_rel
import pandas as pd
df_stat = df_stat[['day', 'hour', 'CallerObjectId', 'signals_normalized', 'presence_normalized']]
def ttest(a, b):
t = ttest_ind(a, b)
return t
d
我想估计一下我所拥有的一组数据的平均值。
我有1000个数据点,我在某个地方读到,如果你的样本小于30,你应该使用t分数,否则使用z分数。
下面是我使用的代码
def mean_confidence_interval(data,confidence = 0.95):
from numpy import mean,array
import scipy as sp
import scipy.stats
a = array(data)
n = len(a)
m, se = mean(a), scipy.stats.sem(a)
h = s
SAS编码:-我对两组(独立但来自同一人群)的差异进行测试。差异量和t-stat匹配的符号(即两组之间的数学差异为负数,tstat为负值)。或者,如果两组之间的数学差异为正,则tstat为正)。
然而,当我进行wilcoxon秩和检验时,我的z-分数的符号与组差的符号(-/+)不匹配。(也就是说,两组之间的数学差异是负的,而z-得分是正的)。如果两组之间的数学差异为正,则z得分为负数)。
我尝试过对数据集进行常规排序和降序排序。
这是我的密码:
*proc sort data = fundawin3t;
by vb_nvb_TTest;
run;
**Wilcoxon rank su
A | B | C | D | E
a y 6 12 21
b n 3 10 5
c n 4 12 12
c n 7 12 2
c y 1 12 22
d n 6 10 32
d n 7 10 32
产出表:
A | B | C | F
a y 6 21
b n 3 12
c y 1 22
d n 6 10
我有一张包含某些字段的表。从该表中,我希望删除A中的重复记录,并生成输出表。
现在,当A中的记
这是我的挑战:我有一个日志表,每次更改记录时都会添加一个新记录,但在每个记录中为每个未更改的值设置一个空值。换句话说,只设置已更改的值,每行中的其余未更改字段仅具有一个空值。现在,我想将每个空值替换为它上面的值,这个值不是空值,如下所示:
资料来源: Task_log
ID Owner Status Flag
1 Bob Registrar T
2 Sue NULL NULL
3 NULL NULL F
4 Frank Admission T
5 NULL
我正在努力计算R中数据帧中两组之间的t-test。下面的示例代码产生了一个有两列的数据帧:变量和值。有两个变量:"M“和"F”。
data <- data.frame(variable = c("M", "F", "F"), value = c(10,5,6))
我需要证明M和F的值在统计上是不同的。换句话说,10在统计上与5和6的平均值不同。我需要在此数据框中添加另一列来显示p值。当我运行下面的代码时,它给出了以下错误:
result <- data %>% mutate(newcolumn = t.test(