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R语言使用dplyr包的transmute函数计算dataframe数据中的指定数据列的移动窗口均
问题内容: 样本数据可能会有助于解释我想做的事情,而不是解释它,因此,我将从此开始。 这是我目前正在使用的数据: 我正在尝试在15分钟的时间内滚动显示此数据中的出现次数。该数据的预期结果如下: 样本数据: 我可以通过以下方式 使它 起作用: 但是,我想避免使用子查询,而建议使用(或其他任何可能的解决方案)解决方案。 这可能吗?还是子查询是正确的解决方案? 问题答案: 一种方法-如果表很大,可能比嵌
问题内容: 我的数据集如下: 仅使用MySQL窗口函数可以做到这一点吗? 环境详细信息: 服务器版本:8.0.12 MySQL Community Server-GPL 问题答案: 您可以将Window Functions与Frames一起使用 : DB小提琴演示 细节: 表示当前行上方的两行(当前行除外)。我们在上明确定义了升序。因此,这意味着两个最接近的日期,低于当前行的日期 表示当前行。 使
我正在尝试计算多个列的中值,但是我的数据有点奇怪。它看起来像下面的示例。 在表中到列表示该值的出现次数。我想计算中位数的出现次数。 例如对于ID = 1 是我想要创建的计算。 对于ID=2 我尝试过使用<code>rep()或<code>rep(10,2)),这就是我所期望的。我只是努力创建一个列表或向量,每个列都有重复。
本文向大家介绍PostgreSQL数据库中窗口函数的语法与使用,包括了PostgreSQL数据库中窗口函数的语法与使用的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 什么是窗口函数? 一个窗口函数在一系列与当前行有某种关联的表行上执行一种计算。这与一个聚集函数所完成的计算有可比之处。但是窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行,这与通常的非窗口聚集函数不同。取而代之,行保留它们独立的标识。在这些现象
这就是我的问题:我有一些代码从29个excel文件中提取一些数据,并将标记为“sw”的任何内容组织到一个变量中,将标记为“rep”的所有内容组织到另一个变量中: 然后我想找出这些文件的平均值和标准偏差,除非我使用了平均值(sw),它告诉我“参数不是数字或逻辑的:返回NA”。如果我打开“sw”或“rep”,我会得到如下结果: $
我有100行10列的数据(实际数据非常大)。我还有一个row_索引列表,它包含哪些行被认为是平均值。我想计算第2、5、6、7和8列的平均值。我们可以用dataframe对象的函数来实现吗? 我知道的是做一个for循环,为row_index中的每个元素获取行的值,并保持平均值。我们有一些直接的函数,我们可以传递row_list,column_list和轴,用于ex? 我已经看到了DataFrame。
问题内容: 我有一个日期范围,并且每个日期都有一个度量值。我想计算每个日期的指数移动平均值。有人知道怎么做这个吗? 我是python的新手。似乎没有将平均值内置到标准python库中,这让我感到有些奇怪。也许我找的地方不对。 因此,给定以下代码,如何计算日历日期的IQ点的移动加权平均值? (可能是一种更好的数据结构方式,任何建议将不胜感激) 问题答案: 编辑:看来SciKits(补充SciPy的附
公式链接:https://sciencing.com/calculate-exponential-moving-averages-8221813.html