weighted-average

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"f","index","values","lo.80","lo.95","hi.80","hi.95" "auto.arima",2017-07-31 16:40:00,2.81613884762163,NA,NA,NA,NA "auto.arima",2017-07-31 16:40:10,2.83441637197378,NA,NA,NA,NA "auto.arima",2017

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計算軋製指數加權移動平均的每個股價隨時間

這個問題是類似於我以前的一個：Shifting elements of column based on index given condition on another column 我有一個數據幀（DF）2列1名的索引。索引是日期時間索引，格式爲2001-01-30 ....等，索引按DATE排序，有數千個相同的日期（和月份日期）。 A列是公司名稱（對應於日期），B列是索引中日期列A中公司名稱

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熊貓：在每個組中通過加權平均填充缺失值

我有一個dataFrame，其中'value'列缺少值。我想通過每個「名稱」組中的加權平均值填寫缺失值。有關如何填補每個組中的簡單平均值而不是加權平均值的缺失值。非常感謝！ df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, 3, 2, 3, 1, 3, np.nan, np.nan],'weight':[3,1,1,2,1,2,2,1,1], 'name': ['A'

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在SQL中計算加權平均數

假設我有一個包含大量事務的表，但我想用該狀態下的存儲數來衡量它們，有沒有可用於計算加權平均值的SQL命令而不僅僅是平均值（AVG（））？ |STATE | NUMBER OF STORES | NUMBER OF TRANSACTIONS | |-------|------------------|--------------------------| | ca | 25 | 500

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通過按函數的加權平均值

我在調整我寫的函數時掙扎不已，這讓我很頭疼，所以我想我會在這裏發佈它。在函數中我使用R的「by」函數，它將數據框放入子集中並在其上運行函數。現在我正在擴展函數以包含weighted.mean（來自'descr'包），並且我得到一個錯誤，即x和w的長度不相等。一些代碼來顯示： set.seed(100) d1 <- rnorm(300) d2 <- (floor(runif(100, mi

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移動窗口和積計算的Python

我有以下列表： a= [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] wts= [0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.10,0.10,0.30] 期望的結果是 result = [8.2,7.76,7

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得到過濾表的加權平均值

我正在尋找一個解決方案，它會根據動態過濾的表給我一個加權平均值。以下是我有： A欄：URL列表，列B：數字，柱C：百分比 /page 100000 20% /brochures.htm?en 27443 75,30% /brochures.htm?fr 1656 67,33% /brochures.htm?it 483 75,00% /brochures.htm?fr-

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在具有多個子類別的類別中獲得加權平均數

喬擁有全球DVD租賃商店。他在全球不同地區有店面。每個月他都希望通過查找他的庫存百分比來確定他的商店中的設備是否是最新的，並且每個區域的「當前」，「需要更新」和「必須執行」等特定狀態。這有助於確保他的顧客在他的商店中獲得最佳體驗。他的助手比爾想要建立一個SQL查詢，它會顯示喬在每個地區的設備百分比及其狀態。他面前的人使用Excel來做到這一點，但比爾認爲SQL，然後SSRS報告，這將允許喬選擇他

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SAS中的加權排名

我有一張R60，R90，R120，R150，R180不同得分的表格，如何根據這五個變量製作一張帶有加權排名的表格，CODE_RAC其中NORM_PCT有40％權重，RB_PCT有30％的權重，RB_PCT有40％的權重] [1] 你可以在SAS企業版中幫助我嗎？請找到該數據集

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Python - 時間加權平均熊貓，按時間間隔分組

我有熊貓數據框中的時間序列。時間戳可能不均勻（每1-5分鐘一次），但每隔5分鐘總會有一次（分鐘以0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50結尾的時間戳，55）。例子： 2017-01-01 2:05:00 32.90 2017-01-01 2:07:30 29.83 2017-01-01 2:10:00 45.76 2017-01-01 2:15:00 16.22 20