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Pandas主要统计特征函数:

方法名 函数功能 sum() 计算数据样本的总和(按列计算) mean() 计算数据样本的算术平均数 var() 计算数据样本的方差 std() 计算数据样本的标准差 corr() 计算数据样本的Spearman(Pearman)相关系数矩阵 cov() 计算数据样本的协方差矩阵 skew() 样本值的偏度(三阶矩) kurt() 样本值的峰度(四阶矩) describe() 给出样本的基本描述(基本统计量如均值、标准差等)

cum累积计算函数

cum系列函数是作为DataFrame或Series对象的方法出现的,因此命令格式为D.cumsum()

方法名 函数功能 cumsum() 依次给出前1、2、… 、n个数的和 cumprod() 依次给出前1、2、… 、n个数的积 cummax() 依次给出前1、2、… 、n个数的最大值 cummin() 依次给出前1、2、… 、n个数的最小值

计算出前n项和:

D=pd.Series(range(0,20))
D.cumsum() 
0    0
1    1
2    3
3    6
....
19  190
dtype: int64

rolling滚动计算函数

rolling_系列是pandas的函数,不是DataFrame或Series对象的方法,其格式为pd.rolling_mean(D,k),其中每k列计算一次平均值,滚动计算。

方法名 函数功能 rolling_sum() 计算数据样本的总和(按列计算) rolling_mean() 数据样本的算术平均数 rolling_var() 计算数据样本的方差 rolling_std() 计算数据样本的标准差 rolling_corr() 计算数据样本的Spearman(Pearman)相关系数矩阵 rolling_cov() 计算数据样本的协方差矩阵 rolling_skew() 样本值的偏度(三阶矩) rolling_kurt() 样本值的峰度(四阶矩)

依次对相邻两项求和:

pd.rolling_sum(D,2)
0   NaN  
1   1.0
2   3.0
3   5.0
4   7.0
....
19  37.0
dtype: float64

以上这篇Pandas_cum累积计算和rolling滚动计算的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?