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如何在多索引数据框中重新采样数据
我有以下数据框:<a href="https://i.stack.imgur.com/g9LAu.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/g9LAu -
R自举重采样,每个id具有多个观察值,并作为结果返回重采样数据
我正在尝试对我的数据进行引导。我的数据(df)具有以下形状。 <pre><code>id v1 v2 1 1 1 1 0 -
用于回归的Adaboost的任何变体是否使用加权残差?
我正在审查不同的Adaboost算法以进行回归。流行的实现方式(即Adaboost.R2,Adaboost.RT)倾向于基于先前模 -
获取通过重采样计算的多个回归系数值
我正在使用重采样来计算多个线性模型的系数。在使用<code>boot</code>函数之前,但将来需要在分析中包括 -
R中的自适应重采样如何工作?
如果必须在R中使用超参数调整,还有什么比网格和随机搜索更好的呢?我正在使用插入号并尝试在火车 -
是否热衷于同时使用Python下采样和上采样?
我有一个如下所示的DataFrame: <a href="https://i.stack.imgur.com/RU1Uz.png" rel="nofollow noreferrer">log file</a> </p -
有关熊猫时间重采样和绘图的问题
我是Python和Pandas的新手。我正在尝试生成一个条形图,以显示每天最后一个样本之间的差异。如果我的 -
如何使用采样率对音频Java重新采样
我需要在不使用StdAudio之外的其他库的情况下对音频文件进行重新采样,我将字节列表发送给函数并重新 -
从mlr包的重采样功能获取特定的随机森林变量重要性评估
我正在使用<a href="https://github.com/mlr-org/mlr" rel="nofollow noreferrer">mlr</a>包的<code>resample()</code>函数对随机森 -
考虑到NaN使用pandas \ python重新采样
我有以下数据框 <pre><code>date,prec,type 00:20:00 28/12/2002, 0.0, 1 00:25:00 28/12/2002, 0.2, 1 00 -
在Pandas中,如何将DataFrame通过两列进行合并,而其他列更改为这些合并中的均值?
我已经使用UMAP将标准虹膜数据集投影到了二维,并将2D图的x和y位置的UMAP维度作为列添加到了数据框:</ -
即使更新了数据,如何在分层抽样中保持(几乎)相同的数据分割?
通常,建议对数据集进行采样,以便在多次运行代码时测试集和训练集保持相同,以便进行比较,同时 -
将行连续重采样到数据帧的列中(用于时间序列分析)
我有一个示例数据帧df: <pre><code> x1 x2 x3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 </code></pre> 现 -
在Matlab中对向量进行降采样时如何消除偏差
我有一组向量,这些向量包含任意形状,例如具有单个最大值的三角形脉冲。 我需要通过整数因子对这 -
通过Mac上的多个BT耳机进行音频路由,并根据麦克风的频率进行实时上采样
我需要接受来自多个蓝牙耳机的音频流,这些音频流只能以8KHz或16KHz的低频从其麦克风进行采样,将它 -
Python Pandas库按截断日期重新采样
使用python3库<a href="https://pandas.pydata.org/" rel="nofollow noreferrer">pandas</a>,我在excel文件中有这样的数据 < -
获取时间戳在不规则时间间隔内的行熊猫(时间序列)
假设我有一个这样的数据框: <pre><code>>>> i = pd.to_datetime(np.random.randint(time.time(), time.time()+10000, -
如何在pyspark中填写缺少的数据框日期
我在python中有一些代码想要转换为Pyspark。我注意到pyspark不支持set_index。 要使其在Pyspark中运行, -
Resample()返回不存在日期的不正确数字
我有一个这种格式的数据框: <pre><code>Date Posted Receipt Amount Centre Brand 07-10-2019 6000.0 -
如果日期时间在一分钟或更长时间内缺少条目,则无法重新采样
我能够对具有两列LTP和TIMESTAMP的数据帧进行重新采样。 我简单地使用以下命令:<code>resamp_df = resam -
python熊猫在过去一个月中的所有日子都重新采样
我有一个包含一些数据和NaN的csv文件。假设: <pre><code>Date;A;B;C;D;E 2/1/1982;N/A;0.20;0.00;N/A;0.00 2/2/1982;N/A; -
将pandas.resample()。agg()与'interpolate'一起使用
我需要对df,具有不同功能的不同列进行重新采样。 <pre><code>import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFr -
重新采样查询
我在使用sklearn.utils resample时有些困惑。 使用不平衡的数据集,我试图对多数类进行随机下采样。 -
如何对多个数据框重新采样?
我有27个具有相同索引和列的数据框。这些数据帧是每小时数据,我想将它们全部转换为每月数据。我去 -
如果我们有超过20列,如何对具有不同功能的数据帧进行重新采样?
我知道这个问题曾经被问过。答案如下: <pre><code>df.resample('M').agg({'col1': np.sum, 'col2 -
对熊猫数据框进行升采样警告
<pre><code>Order Date Sales 2014-01-06 2573.8200 2014-01-07 76.7280 2014-01-10 51.9400 2014-01-11 9.9400 2014-01-13 545.9400 </code>< -
重采样信号以从信号中获取N个点
我有一个信号,我想从中得到<strong> n </strong>个等距点。 我当时正在考虑使用<code>resample</code>作为 -
是否使用交叉验证时将数据分为2个子集(训练,保持/测试)?
我知道有几种重采样方法可以避免过拟合。在许多教程和书中(即,统计学习第5章重采样方法的介绍) -
数据框以重新采样不平衡的数据集
<a href="https://datahub.io/machine-learning/glass/r/glass.csv" rel="nofollow noreferrer">Glass Identification Database</a>是一个不 -
从已经重新采样的系列中获取规则
我正在编写一个必须将重采样系列作为参数的函数。我需要知道重采样规则是什么。 例如,让我