【导读】在之前的《数据挖掘概念与技术 第2章》的文章中我们介绍了Q-Q图的概念,并且通过调用现成的python函数, 画出了Q-Q图, 验证了Q-Q图的两个主要作用,1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一布。本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程Q-Q图是什么QQ图是quantile-quantile(位数-位数图) 的简称,上面也
python可以通过numpy库来快速实现数组/序列运算,包括均值、标准差、位数等。1. 首先导入包numpyimport numpy as np2. 建立序列,可用 np.arrayaa = np.array([1,2,3,4,5])3. 求均值 np.mean:print(np.mean(aa))4. 求标准差 np.std:print(np.std(aa))5. 求中位数/50%位数:p
转载 2023-05-29 16:47:10
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一、p位数概念原则上p是可以取0-1之间的任意值,四位数是p位数中较为有名的。所谓四位数:即把数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四位数。第1四位数 (Q1):又称“较小四位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字第2四位数 (Q2):又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字第3四位数 (Q3):又称“较大四位数”,等
转载 2023-07-02 13:08:09
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# Python 中的位数函数及其意义 在数据分析中,理解数据的分布特征是至关重要的。在许多情况下,我们希望能够通过特定的数据值来划分数据集,这些值被称为**位数**。本文将探讨Python中的位数函数,解释其意义,并提供代码示例。 ## 什么是位数? 在统计学中,位数是将数据集分成若干部分的数值界限。常见的位数包括: - **四位数**:将数据分为四个部分,其中: -
原创 2024-09-08 05:56:21
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# Python位数函数 在统计学和数据分析中,位数是将一组数据分成几个等份的值,通常用来衡量数据的分布情况。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了很多库和函数来方便地进行数据分析和统计计算。其中,numpy库中的percentile函数可以用来求解位数。 ## numpy.percentile函数 `numpy.percentile(a, q, axis=None)
原创 2024-07-09 05:28:40
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Series和DataFrame通过rank将平均排名分配到每个组来打破平级关系。1. rank()就表示这个数在原来的排名,如果遇到两个数相等,就取这两个数排名的平均值obj = pd.Series([5, 9, 2, 10, 9, 2, 0]) print(obj.rank())结果:0 4.0 1 5.5 2 2.5 3 7.0 4 5.5 5 2.5 6
转载 2023-07-02 19:00:19
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Pandas是python中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。这篇文章将会配合实例,讲解10个重要的pandas函数。其中有一些很常用,相信你可能用到过。还有一些函数出现的频率没那么高,但它们同样是分析数据的得力帮手。介绍这些函数之前,第一步先要导入pandas和numpy。import nu
rank函数中的参数method有四个取值:无参,"min","max","first"无参 相同排名下,取平均值进行排名ser=pd.Series([3,2,0,3],index=list('abcd')) print(ser) ser=ser.rank() #默认为average print(ser) #输出 a 3 b 2 c 0 d 3 dtype: int6
转载 2023-05-26 09:13:45
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1. 位数计算案例与Python代码 案例1 Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR Solving: 步骤: 1. 排序,从小到大排列data,data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算位数的位置 3. 给
一、介绍Pandas.rank() 函数用于实现对数据的排序,包括顺序排序、跳跃排序和密集排序等。使用方法:DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=Tr
转载 2023-06-30 22:37:02
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random库是使用随机数的Python标准库python中用于生成伪随机数的函数库是random因为是标准库,使用时候只需要import randomrandom库包含两类函数,常用的共9个--基本随机函数: seed(), random()--扩展随机函数:randint(), getrandbits(), uniform(), randrange(), choice(), shuffle()
MySQL 常用内置函数【数值函数】Abs(X) //绝对值abs(-10.9) = 10Format(X,D) //格式化千位数值format(1234567.456, 2) =1,234,567.46Ceil(X) //向上取整ceil(10.1) = 11Floor(X) //向下取整floor (10.1) = 10Round(X) //四舍五入去整Mod(M,N) M%N M MOD
位数是用于衡量数据的位置的量度,但它所衡量的,不一定是中心位置。百位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。对于无大量重复的数据,第p百位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百位数小;而大约有(100-p)%的数据项的值比第p百位数大。对第p百位数,严格的定义如下。 第p百位数是这样一个值,它使得至少有p%的数据项小于或等于这个值,且至少有(100-p)%
转载 2024-04-03 08:25:33
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刚开始学习《利用Python进行数据分析》这本书,当学习到对Serises和Dataframe进行排名的时候,有些疑惑,去网上搜索了很多关于这方面的解释,要么就是一两句带过,要么就是照搬书上的例子与结果,把我们这些刚入门的小白当成了高手,所以我打算自己认真的写一篇关于rank函数的简要解释说明。这是我第一次写博客,如果有不对的地方,可以留言,我会认真改正。页面做的很简单,望大家谅解。Rank()函
rank刚开始学习《利用Python进行数据分析》这本书,当学习到对Serises和Dataframe进行排名的时候,有些疑惑,去网上搜索了很多关于这方面的解释,要么就是一两句带过,要么就是照搬书上的例子与结果,把我们这些刚入门的小白当成了高手,所以我打算自己认真的写一篇关于rank函数的简要解释说明。这是我第一次在CSDN上写博客,如果有不对的地方,可以留言,我会认真改正。页面做的很简单,望大家
转载 2023-07-06 18:03:04
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# MySQL位数函数的实现 ## 概述 在开始教导你如何实现MySQL位数函数之前,让我们先了解一下什么是位数位数是用于将一组数据分为等比例的几个部分的统计概念,常用于统计学和数据分析中。MySQL提供了几个函数来计算位数,包括PERCENT_RANK()、CUME_DIST()和NTILE()。本文将重点介绍如何实现PERCENT_RANK()函数。 ## PERCENT_RA
原创 2023-08-14 06:41:26
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在SQL Server ,采用1,2,4,8,16.....等用数字标识的状态字段可以进行累加,对存在的几种状态进行组合,从而可形成各种组合状态例如:一条记录该字段原来的数字是,2,如我们想加上4,则可以用update t_User set iFlag = iFlag | 4 where UserID = 1(iFlag 为该字段名)例2:在加上4之后我们想去掉4怎么办呢,可以这样实现update
转载 2023-08-25 11:31:22
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本篇文章主要是实现用SQL语句构建RFM模型指标,为文章‘基于RFM模型的用户价值分析——Python&Tableau’第六部的SQL版本。文章链接: miss:基于RFM模型的用户价值分析——Python&Tableauzhuanlan.zhihu.com 将文章‘基于RFM模型的用户价值分析——Python&Tableau’第五部分清
SQL中分组函数和子查询SQL函数分为字符串函数、数学函数、日期时间函数、分组函数。在这几大SQL函数中分组函数最为重要也是最为常见的函数,其他函数只需大致了解一下就行。 1、字符串函数其实就是对字符串的类型转换、对字符串大小写转换、对字符串的删除和截取以及对字符串的替换。在字符串类型转换中重点注意一下cast和convert类型转换。 2、数学函数就三个函数分别为:round 返回数字表达式并且
2020年12月全国计算机等级考试马上就要开始了,不知小伙伴们准备的如何了呢?不会还没开始预习吧?不要担心,今天给大家分享几个Excel的必会函数和考试技巧,并为大家免费分享国二的视频课程,只要好好学,人人都能过!!!01.Rank函数排名函数,第三个参数是0或者省略时表示降序,是1表示升序,用法和Rank.eq函数一样。函数格式:=Rank(数值,要在其中排名的数据区域,降序/升序)应用举例说明
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