我正在尝试按年将nls函数应用于数据，因此每年都会有一个单独的nls函数。所有年份都大致相似（指数衰减），但有些年份nls（）函数失败并出现“奇异梯度”误差。 工作的数据： good_data = data.frame(y = c(8.46,6.87,5.81,6.62,5.85,5.79,4.83,4.94,4.95,5.27,5.05,5.38,5.08,3.98),
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2019-03-15
我有一个问题与已发布的其他问题有些类似，但在仔细查看了几个帖子之后，我无法让代码工作。任何帮助将非常感激。 我的数据框看起来像这样： 'data.frame': 501 obs. of 5 variables: $ Tattoo.MUM : Factor w/ 250 levels "1004","1007",..: 76 76 76 81 81 81 85 85 85 85 ..
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2019-03-15
structure(list(a = c(NA, 3, 4, NA, 3, "Council" , "Council", 1), b = c("Council A", 3, 4, "Council B", 6, 7, 2, 6), c = c(6, 3, 6, 5, 3, 6, 5, 3), d = c(6, 2, 4, 5, 3, 7, 2, 6), e = c(1, 2, 4, 5, 6,
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2019-03-15
第一个代码片段是微不足道的，与定义一致 drawROC.A <- function(T, D) { cutpoints <- c(-Inf, sort(unique(T)), Inf) sens <- sapply(cutpoints, function(c) sum(D[T>c])/sum(D)) spec <- sapply(cut
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2019-03-15
df$freq <- as.factor(df$freq) df$time <- as.factor(df$time) 我学会了如何使用循环绘制一个因子级别的直方图： windows(width=19, height=10) par(las=1, cex.lab=0.75, cex.axis=0.6, bty="n", mgp=c(1, 0.6, 0), oma=c(2, 4, 2
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2019-03-15
我在R中实现我的功能并尝试结果以确定它是否是我期望的。我想要评估的功能是： a 该功能正常工作，直到我增加数据矩阵的大小（例如，它适用于N = 10但不是N = 12时，下面会发布一个示例。） 我确定是否与我的实现或溢出问题有关。 # Generate Sample Data gen.sample <- function(n){ x <- runif(n,min = -5,max = 5)
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2019-03-15
我做了这个分析并制作了一个图表，但图表的名称在左侧，如何将它放在中间？ qplot(data=d2, dist, xlab="Length of brake path (m)", ylab="Number of vehicles", main="Data from 1920") 解决办法：可以做 qplot( data = mtcars, as.factor(gear),
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2019-03-15
我们看看，每个类别的门票数据都是按月计算的。像这样： Year Premium Silver Budget Jan2016 112354 36745 456563 Feb2016 1233445 234322 4533345 Mar2016 13456544 346755
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2019-03-15
序列需要 - `a0grid` including increments of 100 between starting at 500 and up to 2500 [500,600,700,...,2200,2300,2400,2500] - `a1grid` including increments of 10 between -100 and 100 [-100,-90,-80,...
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2019-03-15
每个类别的门票数据都是按月计算的。像这样： Year Premium Silver Budget Jan2016 112354 36745 456563 Feb2016 1233445 234322 4533345 Mar2016 13456544 346755 3456
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2019-03-15
我的数据帧具有以下结构： date_today = dt.datetime.now() size=20 df = pd.DataFrame({"usd": pd.Series(np.random.randint(1,100,size))*10, "sent": dt.datetime.now(), "temp":np.random
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2019-03-14
我正在使用一个大的DataFrame。但我试图获得两列之间的相关性。我用过这段代码： corr_P=Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita']) 它给我一个错误说： 'sqrt' method is not available for 'float' type. 这是一个我必须使用“.corr
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2019-03-14
我正在使用一个大的DataFrame。但我试图获得两列之间的相关性。我用过这段代码： corr_P=Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita']) 它给我一个错误说： 'sqrt' method is not available for 'float' type. 这是一个我必须使用“.corr
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2019-03-14
我知道这个问题存在，但我找不到任何简单到足以理解并适合我的问题的答案。我在数据框中有一个列，我希望保留此列的运行总计（cumsum），但重置NAN值 Index s_number s_cumsum 0 1 1 1 4 5 2 6 11 3 Nan 0 4
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2019-03-14
我尝试模块化我的python代码。 在我的主要代码笔记本中，我插入了这个： import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame import my_math df["std_line_amount_log_normal"] = df["std_line_amount"].apply(lambda f: my_m
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2019-03-14
从示例开始...... In [1]: import pandas as pd In [2]: from sklearn.datasets import load_iris In [3]: iris = load_iris() In [4]: X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) In [5]: outp
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2019-03-14
我有一个pandas变量X具有shape的(14931, 381)。 这是14,931个示例，每个示例都有381个功能。我想为每个示例添加483个功能（每个都有一个零值），除了我希望它们在381个现有功能之前 如何才能做到这一点？ 解决办法：创建一个零和调用的DataFrame pd.concat。 v = pd.DataFrame(0, index=df.index, columns=ra
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2019-03-14
我将单热编码应用于我的数据集中的分类特征，现在我被要求计算并可视化所有特征之间的Pearson成对相关性。虽然，在编码之后，对于分类特征的每个值存在更多列，并且计算它们之间的相关性是没有意义的。 corr = df.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr) 我该如何解决这个问题？ a 解决办法：Pearson Correlation的定义，就说： “P
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2019-03-14
如果之前已经问过这个问题。我做了一些研究，仍然无法使我的代码正常工作。 我正在尝试将excel文件读入数据帧。 Excel文件 - Book1 import numpy as np import pandas as pd import io file1 = "Book1.xlsx" Infile = pd.read_excel(file1,Sheet_Name = 'Sheet6',inde
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2019-03-14
我有两个数据集： df5 = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5]}) df6 = pd.DataFrame({"ID":[1,2,3,4,5] ,"Name":["Tom","Dick","Harry","Mike","Sam"]}) 我想使用apply或lambda apply将df5中的id替换为df6中的实际名称。我尝试过以下方法： def extract_na
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2019-03-14
