У меня есть данные, называемые переменными, которые я могу смоделировать следующим образом:
Код: Выделить всё
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import bootstrap
random_values = np.random.uniform(low=0, high=10, size=10000)
df = pd.DataFrame({"variable": random_values})
Я хочу объединить свои данные в 5 ячеек внутри ячеек ячеек = [0, 2, 4, 6, 8, 10] и вычислить ошибку для каждой ячейки -bars с каким-либо методом начальной загрузки, например. доверительный интервал уровня 95%. Я понял, что самая громоздкая вещь — это вычисление планок погрешностей. Я мог бы сделать это с помощью scipy.stats.bootstrap, а затем сделать
Код: Выделить всё
bootstrap(one_of_the_bins, my_statistic, confidence_level=0.95, method='percentile')
но для этого требуется, чтобы я разделил свои данные на фрагменты в соответствии с бункерами и перебрал их в цикле. Итак, мне интересно, есть ли более удобный способ сделать это, есть ли для этого в пандах какая-то функциональность? Или я могу предоставить scipy.stats свои полные данные и ячейки, а затем scipy выполнит вычисления для всех ячеек вместе? Спасибо за любой совет!
Подробнее здесь:
https://stackoverflow.com/questions/787 ... tstrapping