ISresult = h25.groupby(['month','impactedservice']).agg({'resolvetime': ['count','median','mean', 'min', 'max','std']})
< /code>
Список столбцов выглядит следующим образом: < /p>
[('resolvetime', 'count'),
('resolvetime', 'median'),
('resolvetime', 'mean'),
('resolvetime', 'min'),
('resolvetime', 'max'),
('resolvetime', 'std')]
Какой хороший способ показать только верхний n или нижний n {month, emptkeService} Пары, идущие против такого показателя, как среднее? Хранение порядок по умолчанию {месяц, EmpactService} в порядке, просто хочу ограничить выход в верхнюю или снизу n.
Предположим, у меня есть: < /p> [code]ISresult = h25.groupby(['month','impactedservice']).agg({'resolvetime': ['count','median','mean', 'min', 'max','std']}) < /code> Список столбцов выглядит следующим образом: < /p> [('resolvetime', 'count'), ('resolvetime', 'median'), ('resolvetime', 'mean'), ('resolvetime', 'min'), ('resolvetime', 'max'), ('resolvetime', 'std')] [/code] Какой хороший способ показать только верхний n или нижний n {month, emptkeService} Пары, идущие против такого показателя, как среднее? Хранение порядок по умолчанию {месяц, EmpactService} в порядке, просто хочу ограничить выход в верхнюю или снизу n.
Кадр данных Polars имеет метод top_k, который можно использовать для выбора строк, содержащих k наибольших значений, при сортировке по столбцу. Например, следующий код выбирает две строки с самой большой и второй по величине записью в столбце val:...
Я провожу две регрессии, которые, как я думал, дадут одинаковые результаты, и мне интересно, может ли кто-нибудь объяснить, почему они разные. Один — со статистическими моделями OLS, а другой — с линейными моделями PanelOLS.
Минимальный рабочий...
У меня есть многоуровневая модель со случайным пересечением на двух вложенных уровнях. В R я могу оценить эту модель с lme4 следующим образом:
library(lme4)
lmer(y ~ x + (1 | class_id) + (1 | school_id), data = df)
У меня есть многоуровневая модель со случайным пересечением на двух вложенных уровнях. В R я могу оценить эту модель с помощью lme4 следующим образом:
library(lme4)
lmer(y ~ x + (1 | class_id) + (1 | school_id), data = df)
Мобильная версия