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马云做网站最早,泰安seo培训,做暖暖欧美网站,网页建设的公司import pandas as pddef calculate_goods_covariance():# 定义商品销售数据字典goods_sales_data {"时期": ["一期", "二期", "三期", "四期"],"苹果": [15, 16, 3, 2],"橘子": [12, 14, 16, 18],&quo…
import pandas as pddef calculate_goods_covariance():# 定义商品销售数据字典goods_sales_data = {"时期": ["一期", "二期", "三期", "四期"],"苹果": [15, 16, 3, 2],"橘子": [12, 14, 16, 18],"石榴": [11, 8, 7, 1]}# 将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe = pd.DataFrame(goods_sales_data)# 选取数值列进行协方差计算numerical_columns = goods_dataframe.select_dtypes(include=['number'])# 计算商品销售数据的协方差矩阵covariance_matrix = numerical_columns.cov()return covariance_matrix# 调用函数计算协方差矩阵
result = calculate_goods_covariance()
# 打印协方差矩阵
print(result)

           苹果         橘子         石榴
苹果  56.666667 -17.333333  24.333333
橘子 -17.333333   6.666667 -10.333333
石榴  24.333333 -10.333333  17.583333

import pandas as pd# 示例数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],'y': [5, 4, 3, 2, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算协方差
result = df['x'].cov(df['y'])
print("使用 Pandas 计算的协方差：", result)# 本人计算过程手动推导
# x的平均值等于 （1 + 2 + 3 + 4 + 5 ） / 5 = 3
# y的平均值等于 （5 + 4 + 3 + 2 + 1 ） / 5 = 3
# w =1-3）* (5-3) + (2-3) * (4-3) + (3-3) * (3-3) + (4-3) * (2-3) + (5-3) * (1-3)
# w/(n-1)  n = 5   
# (（1-3）* (5-3) + (2-3) * (4-3) + (3-3) * (3-3) + (4-3) * (2-3) + (5-3) * (1-3) ) /4
# => -2.5

样本协方差公式：
C o v ( X , Y ) = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ˉ ) ( y i − y ˉ ) Cov(X,Y) = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y}) Cov(X,Y)=n−11​i=1∑n​(xi​−xˉ)(yi​−yˉ​)

总体协方差公式：
C o v ( X , Y ) = 1 n ∑ i = 1 n ( x i − μ x ) ( y i − μ y ) Cov(X,Y) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu_x)(y_i - \mu_y) Cov(X,Y)=n1​i=1∑n​(xi​−μx​)(yi​−μy​)

样本协方差公式

样本协方差是衡量两个变量之间相关性的统计量，其公式为：

s X Y = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) ( Y i − Y ˉ ) s_{XY} = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y}) sXY​=n−11​i=1∑n​(Xi​−Xˉ)(Yi​−Yˉ)

其中：

  • (X_i) 和 (Y_i) 是样本数据点。
  • (\bar{X}) 和 (\bar{Y}) 是样本 (X) 和 (Y) 的平均值。
  • (n) 是样本数据点的数量。
  • (s_{XY}) 是样本协方差。

样本协方差的意义：

  • 正协方差表示两个变量倾向于同方向变动。
  • 负协方差表示两个变量倾向于反方向变动。
  • 协方差接近零表示两个变量之间无线性相关关系。
from pandas import DataFrame
import numpy as np
paints={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}
goods_in=DataFrame(paints)
numerical_columns = goods_in.select_dtypes(include=['number'])
goods_sum=numerical_columns.corr()
print(goods_sum)

          苹果        橘子        石榴
苹果  1.000000 -0.891793  0.770881
橘子 -0.891793  1.000000 -0.954411
石榴  0.770881 -0.954411  1.000000

from pandas import DataFrame
paints={"字画名称":["旭日东升","富水长流","招财进宝","鸿运当头"],"字画底价":[2860,498,1068,598],"字画拍卖加价":[1000,2000,500,1500]}
goods_in=DataFrame(paints,index=["第一幅","第二幅","第三幅","第四幅"])
goods_in.to_csv("paint.csv")

from pandas import DataFrame
import numpy as np
paints={"电话号码":["138xxxx1111","189xxxx1111","139xxxx1111","130xxxx1111","131xxxx1111"]}
goods_in=DataFrame(paints)
# 从电话号码中提取了前3位作为运营商前缀这个维度的数据。
goods_in["运营商前缀"]=goods_in["电话号码"].str.slice(0,3)
print(goods_in)

          电话号码 运营商前缀
0  138xxxx1111   138
1  189xxxx1111   189
2  139xxxx1111   139
3  130xxxx1111   130
4  131xxxx1111   131

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
login={"会员Id":[110,111,112,113],"会员名称":["刘一","赵二","薛三","陆四"],"会员密码":["admin","123456","000000","888888"]}
info={"会员Id":[110,111,112,113],"会员地址":["北京朝阳","北京丰台","北京大兴","河北廊坊"],"会员会费":[250,360,470,550]}
login_member=DataFrame(login,index=[1,2,3,4])
member_info=DataFrame(info,index=[1,2,3,4])
member=pd.merge(login_member,member_info,on="会员Id")
print(member)# 代码中定义了会员的登录login_member的DataFrame，又定义了会
# 员信息member_info的DataFrame。这两个DataFrame通过“会员Id”实
# 现了一一对应的关系，通过merge()方法把两个DataFrame数据结构合
# 并，在合并时指明参数on的值是以“会员Id”这个维度作为参考的

   会员Id 会员名称    会员密码  会员地址  会员会费
0   110   刘一   admin  北京朝阳   250
1   111   赵二  123456  北京丰台   360
2   112   薛三  000000  北京大兴   470
3   113   陆四  888888  河北廊坊   550

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
login={"会员Number号码":[110,111,112,113],"会员名称":["刘一","赵二","薛三","陆四"],"会员密码":["admin","123456","000000","888888"]}
info={"会员Card":[110,111,112,113],"会员地址":["北京朝阳","北京丰台","北京大兴","河北廊坊"],"会员会费":[250,360,470,550]}
login_member=DataFrame(login,index=[1,2,3,4])
member_info=DataFrame(info,index=[1,2,3,4])
member=pd.merge(login_member,member_info,left_on="会员Number号码",right_on="会员Card")
print(member)

   会员Number号码 会员名称    会员密码  会员Card  会员地址  会员会费
0         110   刘一   admin     110  北京朝阳   250
1         111   赵二  123456     111  北京丰台   360
2         112   薛三  000000     112  北京大兴   470
3         113   陆四  888888     113  河北廊坊   550

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
login={"会员Number号码":[110,111,112,114],"会员名称":["刘一","赵二","薛三","陆四"],"会员密码":["admin","123456","000000","888888"]}
info={"会员Card":[110,111,112,113],"会员地址":["北京朝阳","北京丰台","北京大兴","河北廊坊"],"会员会费":[250,360,470,550]}
login_member=DataFrame(login,index=[1,2,3,4])
member_info=DataFrame(info,index=[1,2,3,4])
member=pd.merge(login_member,member_info,left_on="会员Number号码",right_on="会员""Card")
print(member)

   会员Number号码 会员名称    会员密码  会员Card  会员地址  会员会费
0         110   刘一   admin     110  北京朝阳   250
1         111   赵二  123456     111  北京丰台   360
2         112   薛三  000000     112  北京大兴   470

Cov ( X , Y ) = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ˉ ) ( Y i − Y ˉ ) \text{Cov}(X, Y) = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (X_i - \bar{X})(Y_i - \bar{Y}) Cov(X,Y)=n−11​i=1∑n​(Xi​−Xˉ)(Yi​−Yˉ)

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
login={"会员Number号码":[110,111,112,114],"会员名称":["刘一","赵二","薛三","陆四"],"会员密码":["admin","123456","000000","888888"]}
info={"会员Card":[110,111,112,113],"会员地址":["北京朝阳","北京丰台","北京大兴","河北廊坊"],"会员会费":[250,360,470,550]}
login_member=DataFrame(login,index=[1,2,3,4])
member_info=DataFrame(info,index=[1,2,3,4])
member=pd.merge(login_member,member_info,left_on="会员Number号码",right_on="会员Card",how="outer")
print(member)

   会员Number号码 会员名称    会员密码  会员Card  会员地址   会员会费
0       110.0   刘一   admin   110.0  北京朝阳  250.0
1       111.0   赵二  123456   111.0  北京丰台  360.0
2       112.0   薛三  000000   112.0  北京大兴  470.0
3         NaN  NaN     NaN   113.0  河北廊坊  550.0
4       114.0   陆四  888888     NaN   NaN    NaN

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
login={"会员名称":["刘一","赵二","薛三","陆四"],"会员密码":["admin","123456","000000","888888"]}
info={"会员地址":["北京朝阳","北京丰台","北京大兴","河北廊坊"],"会员会费":[250,360,470,550]}
login_member=DataFrame(login,index=[1,2,3,4])
member_info=DataFrame(info,index=[1,2,3,4])
member=pd.merge(login_member,member_info,left_index=True,right_index=True)
print(member)

  会员名称    会员密码  会员地址  会员会费
1   刘一   admin  北京朝阳   250
2   赵二  123456  北京丰台   360
3   薛三  000000  北京大兴   470
4   陆四  888888  河北廊坊   550

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
login={"会员名称":["刘一","赵二","薛三","陆四"],"会员密码":["admin","123456","000000","888888"]}
info={"会员地址":["北京朝阳","北京丰台","北京大兴","河北廊坊"],"会员会费":[250,360,470,550]}
login_member=DataFrame(login,index=[1,2,3,5])
member_info=DataFrame(info,index=[1,2,3,4])
member=login_member.join(member_info)
print(member)

  会员名称    会员密码  会员地址   会员会费
1   刘一   admin  北京朝阳  250.0
2   赵二  123456  北京丰台  360.0
3   薛三  000000  北京大兴  470.0
5   陆四  888888   NaN    NaN

import pandas as pd
from pandas import Series
member1=Series([1,350],index=["会员级别","会员最低消费"])
member2=Series([2,100,10],index=["会员购买产品次数","会员卡最低存额","会员活动次数"])
member3=Series([2],index=["会员推荐人数"])
member=pd.concat([member1,member2,member3])
print(member)

会员级别          1
会员最低消费      350
会员购买产品次数      2
会员卡最低存额     100
会员活动次数       10
会员推荐人数        2
dtype: int64

import pandas as pd
from pandas import Series
member1=Series([1,350],index=["会员级别","会员最低消费"])
member2=Series([2,100,10],index=["会员购买产品次数","会员卡最低存额","会员活动次数"])
member3=Series([2],index=["会员推荐人数"])
member=pd.concat([member1,member2,member3],axis=1)
print(member)# 从结果上看，输出了DataFrame数据结构，这是由于传入axis=1，
# 结果就会变成一个DataFrame，其中的axis=1是列，没有数据的地方就
# 会显示NaN。concat()在这里也体现了并运算，把所有不同的维度连接
# 在了一起。在这种情况下，另外一条轴上没有重叠，从索引的有序并
# 集（外连接）上就可以看出来。

              0      1    2
会员级别        1.0    NaN  NaN
会员最低消费    350.0    NaN  NaN
会员购买产品次数    NaN    2.0  NaN
会员卡最低存额     NaN  100.0  NaN
会员活动次数      NaN   10.0  NaN
会员推荐人数      NaN    NaN  2.0

import pandas as pd
from pandas import Series
member1=Series([1,350],index=["会员级别","会员最低消费"])
member2=Series([1,100,10,2],index=["会员级别","会员卡最低存额","会员活动次数","会员推荐人数"])
member3=Series([1,350,2],index=["会员级别","会员最低消费","会员推荐人数"])
member=pd.concat([member1,member2,member3],axis=1,join="inner")
print(member)

      0  1  2
会员级别  1  1  1

# 代码中使用groupby()方法对“会员消费”与“会员级别”组成的
# DataFrame数据进行分组，分组参照的维度为“会员级别”。sum()方
# 法的作用是对分组之后的“会员消费”进行求和运算，旨在统计不同
# 的会员级别的消费情况import pandas as pd
from pandas import DataFrame
member=DataFrame({"会员级别":[1,2,5,3,1,1,2,5,2,3,1,1,2,3,5,4],"会员消费情况":[100,500,2500,1427,90,90,490,2498,486,1315,89,97,490,1489,2389,1900]})
member_group=member.groupby("会员级别").sum()
print(member_group)

      会员消费情况
会员级别        
1        466
2       1966
3       4231
4       1900
5       7387

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
member=DataFrame({"会员级别":[1,2,5,3,1,1,2,5,2,3,1,1,2,3,5,4],"会员消费情况":[100,500,2500,1427,90,90,490,2498,486,1315,89,97,490,1489,2389,1900],"会员参与活动数目":[1,3,10,5,3,3,6,8,4,2,3,3,6,5,4,1]})
member_group=member.groupby(["会员级别","会员参与活动数目"]).sum()
print(member_group)

               会员消费情况
会员级别 会员参与活动数目        
1    1            1003            366
2    3            5004            4866            980
3    2           13155           2916
4    1           1900
5    4           23898           249810          2500

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
member=DataFrame({"会员级别":[1,2,5,3,1,1,2,5,2,3,1,1,2,3,5,4],"会员消费情况":[100,500,2500,1427,90,90,490,2498,486,1315,89,97,490,1489,2389,1900],"会员参与活动数目":[1,3,10,5,3,3,6,8,4,2,3,3,6,5,4,1]})
member_group=member.groupby("会员级别").agg([np.sum,np.mean,np.std])
print(member_group)

     会员消费情况                         会员参与活动数目                    sum         mean        std      sum      mean       std
会员级别                                                            
1       466    93.200000   4.969909       13  2.600000  0.894427
2      1966   491.500000   5.972158       19  4.750000  1.500000
3      4231  1410.333333  88.189191       12  4.000000  1.732051
4      1900  1900.000000        NaN        1  1.000000       NaN
5      7387  2462.333333  63.516402       22  7.333333  3.055050

# 代码中pivot_table后面的参数，第一个参数是需要进行透视表操
# 作的DataFrame数据，第二个参数是建立透视表时以“会员级别”维度
# 作为索引，第三个参数是统计的时候的运算方法，如是求和还是求平
# 均数等。这里是求和
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
member=DataFrame({"会员级别":[1,2,5,3,1,1,2,5,2,3,1,1,2,3,5,4],"会员消费情况":[100,500,2500,1427,90,90,490,2498,486,1315,89,97,490,1489,2389,1900],"会员参与活动数目":[1,3,10,5,3,3,6,8,4,2,3,3,6,5,4,1]})
member_table=pd.pivot_table(member,index=["会员级别"],aggfunc=
[np.sum])
print(member_table)

          sum       会员参与活动数目 会员消费情况
会员级别                
1          13    466
2          19   1966
3          12   4231
4           1   1900
5          22   7387

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📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅…
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国家雪亮工程政策护航，互联网监控管理平台铸就安全防线

国家雪亮工程政策护航，互联网监控管理平台铸就安全防线

在当今社会，公共安全是国家发展的重要基石，也是人民安居乐业的基本保障。为了打造更高水平的平安中国，国家推出了意义深远的雪亮工程，并出台了一系列相关政策，为公共安全事业保驾护航。而互联网监控管理平台作为雪亮工…
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蓝桥杯 第十天 2019国赛第4题 矩阵计数

蓝桥杯 第十天 2019国赛第4题 矩阵计数

最后一个用例超时了，还是记录一下 import java.util.Scanner;public class Main {static int visited[][];static int count 0;static int n,m;public static void main(String[]args) {Scanner scan new Scanner(System.in);n scan.nextInt();//2m scan.nextIn…
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coding ability 展开第五幕（二分查找算法）超详细！！！！

coding ability 展开第五幕（二分查找算法）超详细！！！！

. . 文章目录 前言二分查找搜索插入的位置思路 x的平方根思路 山脉数组的峰顶索引思路 寻找旋转排序数组中的最小值思路 总结 前言 本专栏上篇博客已经把滑动指针收尾啦 现在还是想到核心——一段连续的区间，有时候加上哈希表用起来很爽 今天我们来学习新的算法知识…
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基于springboot的母婴商城系统（018）

基于springboot的母婴商城系统（018）

摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本母婴商城系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息&am…
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shell 脚本搭建apache

shell 脚本搭建apache

#!/bin/bash # Set Apache version to install ## author: yuan# 检查外网连接 echo "检查外网连接..." ping www.baidu.com -c 3 > /dev/null 2>&1 if [ $? -eq 0 ]; thenecho "外网通讯良好！" elseecho "网络连接失败&#x…
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使用OBS进行webRTC推流参考

使用OBS进行webRTC推流参考

参考腾讯云官方文档： 云直播 OBS WebRTC 推流_腾讯云 说明非常详细，分为通过WHIP和OBS插件的形式进行推流。 注意：通过OBS插件的形式进行推流需要使用较低的版本，文档里有说明，需要仔细阅读。
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Excel 小黑第18套

Excel 小黑第18套

对应大猫18 .txt 文本文件，点数据 -现有链接 -浏览更多 （文件类型：可以点开文件看是什么分隔的） 双击修改工作表名称 为表格添加序号：在数字那修改格式为文本，输入第一个序号样式（如001&#…
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快速入手-基于Django的mysql配置（三）

快速入手-基于Django的mysql配置（三）

Django开发操作数据库更简单，内部提供了ORM框架。比如mysql，旧版本用pymysql对比较多，新的版本采用mysqlclient。 1、安装mysql模块 pip install mysqlclient 2、Django的ORM主要做了两件事 （1）CRUD数据库中的表&am…
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【总结篇】java多线程,新建线程有几种写法,以及每种写法的优劣势

【总结篇】java多线程,新建线程有几种写法,以及每种写法的优劣势

java多线程 新建线程有几种写法,以及每种写法的优劣势 [1/5]java多线程 新建线程有几种写法–继承Thread类以及他的优劣势[2/5]java多线程-新建线程有几种写法–实现Runnable接口以及他的优劣势[3/5]java多线程 新建线程有几种写法–实现Callable接口结合FutureTask使用以及他的…
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