data-analysis

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如何对与恒定截面相对应的矢量进行线性插值？例如，我们有如下两列的矩阵。 Matrix = 125.2985 5.7057 125.2991 5.7098 125.2997 5.6880 125.3004 5.6739 125.3010 5.7140 125.3016 6.0141 125.3022 6.3620 125

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如何解释zscore？

我想了解下面的结果集。 F20变量分为两组0和1-722。我在这里提出的问题是bin 0. 我有响应变量作为population1和无响应变量作为population2。我也有响应者和非响应者的比例。 INDEX也以％表示，并且是响应者/无响应者比例。当我计算出zscore时，我得到了-9.38。指数显示99，这意味着这两个人口的比例比例非常相似，但zscore非常高。任何人都可以解释我。原

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使用python-pandas的组内排名

我使用一组实例比较一组八个算法（solver列），每个实例对于每个算法都执行一次，并且参数的级别为D（从1到10 ）。因此，得出的数据帧应该是这样的： instance D z solver 0 1000_ep0.0075 1 994 threatened 1 1000_ep0.0075 1 993 desc 2 1000_ep0.0075 1 994 degree

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合并数据使一个单一的曲线

1 0.832936 2 0.890475 3 0.816155 3 1.21183 4 1.21881 5 1.28013 6 1.28479 7 1.32075 8 1.39582 8 1.2462 9 1.24566 10 1.24029 11 1.30685 12 1.31264 13 1.38061 我想要的数据结合起来，使它看起来像 1 0.832936

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Python数据透视表蟒蛇

我是熊猫和Python的新手。我有一个数据透视表所示： grp3 = DataFrame(hrsub.pivot_table('left',index = 'sales',columns = 'sat_levels', aggfunc = 'count')) 输出： sat_levels low high IT 199 74 RandD 85 36 accounting

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如何从R中的线性回归模型呈现缓和效应时逆转对数变换？

## load the dataset library(car) library(texreg) library(effects) library(psych) Prestige$lnincome <- log(Prestige$income) PrestigeSubset <- Prestige[!rownames(Prestige) %in% c("MINISTERS","BAB

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SAS：将窄数据集转换为宽数据集

我正在从SAS编程2教科书中进行练习。我试图将此数据转换： Narrow Data set 要宽数据集是这样的： Wide Data Set 我也应该有一个数组在我的数据的步骤，只输出变量customer_id和month1到month12。我的代码如下： Data customer_orders(keep=Customer_ID month1-month12); set orion.ord

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用于Keen IO分析调用的“不存在”（DNE）属性筛选器

我试图针对我的Keen IO浏览量集合编写查询，我确实需要将特定属性过滤掉。每当referral_URL“不存在”（DNE）时，这是一个过滤器。我注意到有一个其他过滤器操作的完整列表，但没有DNE。我试过“等于”“空”，但它没有为我做。筛选操作的列表：https://keen.io/docs/api/#operator-definitions 这可能吗？

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Postgres的交叉表和汇总在一起

我有一个表purchases这样的： purchase_id|purchase_date|product_id 1 | 2016-02-04 | 17 2 | 2016-02-04 | 19 3 | 2016-02-04 | 17 ... About 1 million entries 和一张桌子products这样的： product_id

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[R如何发现数据差距和分类，如果差距大

，我有以下类型的数据： all_exercises <- c(1,2,9,4,5,7,6,8,3) user_id <- c(14,14,14,14,14,16,16,16,16,16) exercise_id <- c(1,2,9,4,5,1,2,4,5,6) df <- data.frame(user_id,exercise_id) df user_id exerci