一、发现重复值 在数据的采集过程中,有时会存在对同一数据进行重复采集的情况,重复值的存在会对数据分析的结果产生不良影响,因此在进行数据分析前,对数据中的重复值进行处理是十分必要的。本节主要从重复值的发现和处理两方面进行介绍。 本节各案例所用到的df数据如下,在各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。
data = [1, 2, 3, 4, 5]; zscore_data = zscore(data); disp(zscore_data); 尽管Python和Matlab中的Zscore计算方法相似,但由于两者在计算均值和标准差时使用的算法和实现细节可能不同,因此结果可能会有所不同。这种差异可能是由于舍入误差、算法实现差异或数据类型处理等因素引起的。
df列中的每个值计算z得分。然后，它将z得分保存在一个新列中(这里称为“num_1_zscore”)。这很...
计算日收益率的滚动20日Zscore值,当Zscore小于-1.5并且第二天开盘没有涨停时,在第二天开盘买入;当Zscore大于1.5且第二天开盘没有跌停时,在第二天开盘卖出,每次都是全仓买卖。 def MR_Strategy(df,lookback=20,buy_threshold=-1.5,sell_threshold=1.5,cost=0.0): '''输入参数: df为数据表: 包含open,close...
4.求可疑值的z-score (standard score),如果大于Grubbs临界值,那么就是outlier Grubbs临界值可以查表得到,它由两个值决定:检出水平α(越严格越小),样本数量n,排除outlier,对剩余序列循环做 1-4 步骤 [1]。详细计算样例可以参考: fromoutliersimports...
2. Z-score Z-score为标准分数,测量数据点和平均值的距离,若A与平均值相差2个标准差,Z-score为2。当把Z-score=3作为阈值去剔除异常点时,便相当于3sigma。 def z_score(s): z_score = (s - np.mean(s)) / np.std(s) return z_score ...
min(x))) 方法二 df=(df - df.min()) / (df.max() - df.min()) 使用scale方法进行标准化 代码语言:javascript 复制 from sklearn import preprocessing import numpy as np X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) X_scaled = preprocessing...
df 是Pandas中常用的数据类型dataframe,dataframe类似与一个数据库的表,使用 df.head()可以得到数据的头几行,以便了解数据的概貌。 该数据结构中,第一列式Pandas添加的索引,第一行是每一列数据的名字,除了第一列,每一列数据可以看成是一个变量,所以该数据集共有三个变量,时间(_time)、航空公司名称(airline)、...
df = pd.read_csv('datasets/dpc-covid19-ita-regioni.csv') df.dropna(axis=1, inplace=True) df.tail(10) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 图片 二、z 得分(Z-Score) 前面说过,标准化是将数据集中的特征值转换为具有均值为 0 和标准差为 1 的分布。Z-Score 标准化的公式为: ...
import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3) 方法一 df=df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))) 方法二 df=(df - df.min()) / (df.max() - df.min()) 12345678 使用scale方法进行标...