quantile

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我使用下面的代碼嘗試用特定的值替換低於底部2.5％和高於頂部97.5％的變量值。您可以執行該代碼。它提供了開放的數據文件。 credit<-read.csv("http://freakonometrics.free.fr/german_credit.csv", header=TRUE) fun <- function(x){ quantiles <- quantile(x, c(.02

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通過分位數製作子集

我製作了quantiles與cut2函數大小相同，現在我想通過4個分位數製作4個不同的子集。第一和第四位數，我可以與該亞羣功能使： quantile1 <- subset (trial, NAG <22.1) quantile4 <- subset(trial, NAG >=61.6) 但是，如果我試圖讓第二和第三位數的子集，它完全不是那麼回事，我不明白爲什麼。這是我已經試過： quan

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d3.quantile似乎是錯誤地計算Q1

我給了一個24位數字的排序數組d3.quantile並要求它計算第一個四分位數值。由於陣列可以平均分爲4組6個值，我的假設是結果將是arr [5]和arr [6]的平均值，但這不是我得到的。 var arr = [89.7, 93.2, 94, 94.3, 94.5, 95.4, 95.9, 96.1, 96.4, 96.5, 96.9, 96.9, 97.3, 97.6, 97.6, 97.6,

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大熊貓：qcut錯誤：ValueError異常：濱邊必須是唯一的：

我試圖用熊貓們喜歡qcut方法如下計算兩列的位數： my_df['float_col_quantile'] = pd.qcut(my_df['float_col'], 100, labels=False) my_df['int_col_quantile'] = pd.qcut(my_df['int_col'].astype(float), 100, labels=False) 列float_

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如何避免在R中自動合併Deciles？

我是R的新手，我一直在面對這個問題。每當我試圖使十分位數或四分位數使用「dplyr」包，我十分位獲得合併到更少的組。像欲10個不同的基團，而我只得到6,4或有時只3. 我知道R期望可以組/合併小十分位數，如果它有較小的數據。但我想避免這個問題。請幫忙！謝謝！代碼： mydata <- data.frame(col1= c(0,00,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,

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如何根據分位數過濾數據集

在下面的代碼中，我如何只保留高於第95個分位數的觀察值？ data test; input business_ID $ count; datalines; 'busi1' 2 'busi1' 10 'busi1' 4 'busi2' 1 'busi3' 2 'busi3' 1 ; run; proc sort data = test; by descending

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R中的切和分位數不包括零

我想根據第1，第3和第4個分位數（即0-25％，25％-75％，75％ 100％）。我已經使用了下面的代碼，但是零不包含在分檔中。它們顯示爲NA。 rawdata1$usage4 <- cut(rawdata1$Usage_Percentage, breaks = quantile(rawdata1$Usage_Percentage, probs = c(-Inf,0.25

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如何得到矩陣列表中每個元素的百分位數

如果我有一個矩陣列表具有相同的維度，我怎樣才能得到R中矩陣列表的每個元素？例如，我有4個矩陣： > a [,1] [,2] [,3] [1,] -0.8761453 0.2821336 -0.8541406 [2,] -0.9649200 1.7734091 -1.2058440 [3,] -0.4250063 -0.8197162 -1.3997540 > b

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如何在Hive中模擬BigQuery的分位數

我想模擬Hive中的BigQuery的QUANTILES函數。數據集：1,2,3,4 BigQuery的查詢結果將返回值2 選擇第n（2位數（COL1，3））但在蜂巢：選擇百分位數（COL1，0.5）我有2.5 注意：對於奇數個記錄我有相同的結果。有沒有足夠的Hive的udf函數？

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子集數據集爲每個分類變量99.5th百分位數

我想子集數據框架只保留每個分類變量的第99.5百分位數。我的數據已經用=分鐘和位置分鐘=位置我想拿出分鐘數據的頂部.5成每個位置。新的子集將有99.5個百分點的位置1. 99.5百分位置2，等等謝謝！