median

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我想在數據框的列中找到中值。我得到的中值是浮點數，但我需要整數格式。 c_med = round(df['count'].median().astype(int)) c_med = round(df['count'].median()).astype(int) 上述兩種類型都會給我這個錯誤。如果astype(int)被刪除，那麼答案是正確的。錯誤 Traceback (most rece

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來自rollingmedian使用列的錯誤

我有一個數據幀，我嘗試添加額外的列，計算當前值和前兩個值的中值。 Date Value 21/07/2016 14.8 22/07/2016 14.9 23/07/2016 15.8 24/07/2016 15.0 25/07/2016 15.7 26/07/2016 15.6 27/07/2016 16.1 28/07/2016 16.1 我用下面的代碼： library

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根據箱線圖中位數重新排列構面

使用數據集mpg，我可以繪製城市mpg，公路mpg和類模型之間的三向關係。我使用下面的代碼（使用ggplot2）輸出附件Boxplot.png中顯示的圖形。 ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+ aes(color=class)+ geom_boxplot()+ facet_grid(.~class, scales='free')+ theme

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在pandas中滾動顯示「TypeError：只能將長度爲1的數組轉換爲Python標量」

數據幀df_implied_full有幾列，其中之一稱爲'USDZARV1Y Curncy'，它只有floats。此代碼： mad = lambda x: np.median(np.fabs(x - np.median(x))) df_implied_full['madtest'] = df_implied_full['USDZARV1Y Curncy'].rolling(wind

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3位數的中位數：不使用數組或排序概念

如何計算三個給定數字的中位數而不使用任何數組。我們可以通過簡單的計算或比較來完成嗎？是我迄今爲止嘗試： #include<stdio.h> #include<conio.h> void main() { int a[3],i,n=3; float m; clrscr(); printf("Enter the elements:\n"); f

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如何使用Python Dataframe API在Apache Spark中查找中位數？

Pyspark API提供了除中位數以外的許多集合函數。 Spark 2帶有approxQuantile，它可以給出近似分位數，但確切的中位數計算起來非常昂貴。是否有更多的Pyspark方法來計算Spark Dataframe中的一列值的中位數？

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如何防止我的中位數被四捨五入？

我有計算Z值的中位數的代碼，其範圍從0到1. Python將所有這些數字四捨五入爲0.我如何確保這些數字不是四捨五入？這裏的代碼中，我計算中位數行： gene_medians = GCT_object.data_df.median(axis=1) import matplotlib.pyplot as plt import parse_gctoo def histo_plotter(f

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16個圖像

最後更新 CUDA NPP中值濾波：解決。 WDDM超時也是一個問題。找到了解決方案：WDDM timeout fix。謝謝羅伯特。更新：感謝羅伯特指出，過濾器的中心不是0,0。不幸的是，如果過濾器增加了，那麼您發佈的代碼將會打破我的說法，比如17x17。這可能是由於您沒有考慮圖像「側面」的邊界。在任何情況下，這裏是最當前的代碼，但作爲前仍表現出同樣的問題... //npp #include

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組合MEDIAN，IF，ROUNDUP公式

我試圖找到C3：AS3單元格中的中值，然後將結果綜合起來。 C2是我的公式將被輸入的地方。我打算在這些單元格中輸入的值介於數字1-4之間（其中1是無效的，4是有效的;我是小學老師）。我在學年開始時手工輸入這些數字。所以： 1）我想公式忽略空白單元格（即，防止C2返回#NUM時全部或部分我C3的：AS3細胞和空白） 2）我想找到通過學年得分的中位數結果，範圍在1-4之間。 3）我想綜合中位數結果。

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如何找到熊貓多列的非零中值/平均值？

我有一長串列，我想計算非零中位數，意味着& std在一次去。我不能只刪除基於1列的0行，因爲同一列中另一列的值可能不是0. 下面是我目前使用的計算中位數，平均值等的代碼，包括零。 agg_list_oper={'ABC1':[max,np.std,np.mean,np.median], 'ABC2':[max,np.std,np.mean,np.median], 'ABC3':