생물학적 데이터에 속하는 분포가 다릅니다. 이 분포 하나의 모달 분포 (mean = 0.5), 중 봉성 (0.33 및 0.66) 또는 모달 분포 (0.25, 0.5, 0.75) 하나를 따르 것으로 예상된다. 내가 원하는 것은 생물학적 데이터에서 얻은 것과 파이썬이나 R을 비교하기 위해 이러한 "이론적 인"분포를 시뮬레이션하는 것입니다. 이상의 내용을 통해
가중치가 부여 된 데이터가 포함 된 그룹별로 두 종류의 빈도 테이블을 계산하고자합니다. 다음과 같은 코드로 재현 데이터를 생성 할 수 있습니다 Data <- data.frame(
country = sample(c("France", "USA", "UK"), 100, replace = TRUE),
migrant = sample(c("Native
proc freq를 사용하지 않고이 한 열 데이터의 도수 분포를 수행해야합니다. proc sql. proc sort 만 사용할 수 있습니다. Excel에서 나는 간단한 countif를 사용할 것이지만, 위의 조건에 따라 SAS에서 이것을 수행하는 방법을 모르겠습니다. data sample_grades;
input grades $;
datalines;
나는 두 개의 열로 구성된 DataFrame이 주어 졌을 때 다음과 같은 기본 작업을 수행하는 팬더 함수를 찾고 있습니다. 두 번째 열의 각 특정 값이 주어지면 첫 번째 열의 요소 조건부 분포를 얻고 싶습니다. 다음은 예입니다. 을 감안할 때 : 우리가 받아야 0 1
0 a b
1 a b
2 a b
3 b b
4 b b
5 a a
: impo
다음은 제 데이터 세트입니다. user,device,time_spent,video_start
userA,mob,5,1
userA,desk,5,2
userA,desk,5,3
userA,mob,5,2
userA,mob,5,2
userB,desk,5,2
userB,mob,5,2
userB,mob,5,2
userB,desk,5,2
나는 각 사용
나는 너무 단순해야한다고 생각하는 것으로 싸우고 있습니다! R에서 빈도 테이블을 조사 했으므로 수행 할 작업을 파악할 수 없습니다. 이 데이터 세트 내에 다른 설문지가있는 데이터 세트가 있습니다. 즉, 첫 번째 설문지는 10 개의 항목으로 구성되며 각 항목/변수에 대한 별도의 열이 있습니다 (예 : 질문 1, 질문 2, 질문 3 등). 각 열은 자체 열입니
다음과 같은 긴 숫자 목록이 있습니다. 나는 각 숫자의 빈도 분포를 찾고 싶다. 그러나 정수이기 때문에 카운터 함수를 사용하여 각 항목의 빈도를 구할 수는 없다. 따라서 iterable이 아니므로 목록을 문자열로 변환 할 수 없다는 오류가 발생한다. . 나는 비슷한 질문을 확인했지만 그들은 나를 위해 일하지 않았다. data=[1.0, 2.0, 1.0, 1
[회사] 열이 있으며 Powerpivot 시트에 [청구 일] 열이 있습니다. 회사는 여러 가지 청구일을 가질 수 있습니다. 회사 이름 옆에 피벗 테이블에 가장 높은 발생 횟수의 청구일을 표시하려고합니다. 까다로운 부분은 숫자가 [피벗 테이블]에 나와야하며 피벗 테이블에 측정 값으로 표시되지 않고 열로 표시되어야합니다. 다음과 같은 게시물을 검토했습니다 :
발생 빈도에 따라 정렬 된 값 배열을 만드는 가장 좋은 방법을 이해하려고합니다. 결과 배열은 문자의 빈도에 따라 0에서 몇 개의 반복 문자를 가질 수 있으며 순서는 적절하지 않습니다. 캐릭터 주파수 a => 0.05
b => 0.05
c => 0.1
d => 0.1
e => 0.2
f => 0.5
결과 예 : 여기에 예시 된 데이터의 파괴이다
에서 그들을 계산 후 나는 문자열에서 날짜와 시간을 추출 wrintig에 의해, 팬더 DatFrame로 변환 : df = pd.to_datetime(news_date, format='%m/%d/%Y')
출력과 같은 것입니다 : ['1997-10-31 18:00:00', '1997-10-31 18:00:00',
'1997-10-31 18:00