Pandas 相关性 Groupy Month

如何解决Pandas 相关性 Groupy Month

我正在尝试使用带有定义函数的 sklearn.metrics 计算 R 平方,但我的结果不准确,或者它们与我使用相同数据在 Excel 中检查得到的结果不匹配。我的数据在数据框“data1”中如下所示:

    plant_name  month  year  wind_speed_obs  wind_speed_ms
0   BIG HORN I      1  2018        5.143830       6.012436
1   BIG HORN I      1  2019        4.556545       5.231855
2   BIG HORN I      1  2020        6.582890       7.866532
3   BIG HORN I      2  2018        7.904438       9.248810
4   BIG HORN I      2  2019        4.353567       5.115625
5   BIG HORN I      2  2020        7.376739       8.408046
6   BIG HORN I      3  2018        6.138197       6.922043
7   BIG HORN I      3  2019        3.881804       4.484274
8   BIG HORN I      3  2020        7.071029       7.347177
9   BIG HORN I      4  2018        7.106936       7.699861
10  BIG HORN I      4  2019        6.874942       7.575278
11  BIG HORN I      4  2020        6.855979       7.106250
12  BIG HORN I      5  2018        5.366054       6.510753
13  BIG HORN I      5  2019        5.657342       6.597581
14  BIG HORN I      5  2020        7.010745       7.247043
15  BIG HORN I      6  2018        6.399417       7.076528
16  BIG HORN I      6  2019        6.578241       7.556111
17  BIG HORN I      6  2020        7.120105       7.548194
18  BIG HORN I      7  2018        5.615110       6.123925
19  BIG HORN I      7  2019        6.212104       6.963441
20  BIG HORN I      7  2020        6.663250       6.972312
21  BIG HORN I      8  2018        5.303967       5.947312
22  BIG HORN I      8  2019        5.176691       6.209274
23  BIG HORN I      8  2020        6.093748       6.337634
24  BIG HORN I      9  2018        5.375531       5.878472
25  BIG HORN I      9  2019        6.126961       6.792500
26  BIG HORN I      9  2020        5.608530       6.028056
27  BIG HORN I     10  2018        4.466079       5.054973
28  BIG HORN I     10  2019        5.492795       6.326075
29  BIG HORN I     10  2020        7.103278       7.492070
30  BIG HORN I     11  2018        5.341987       5.889028
31  BIG HORN I     11  2019        4.887397       5.144028
32  BIG HORN I     11  2020        6.718649       7.150000
33  BIG HORN I     12  2018        5.099386       5.866935
34  BIG HORN I     12  2019        3.925717       4.234140
35  BIG HORN I     12  2020        5.589325       5.943145

我的代码如下:

from sklearn.metrics import r2_score
def r2_rmse2( g ):
    r2 = r2_score( g['wind_speed_obs'],g['wind_speed_ms'] )
    #rmse = np.sqrt( mean_squared_error( g['wind_speed_obs'],g['wind_speed_ms'] ) )
    return pd.Series( dict(  r2 = r2 ) )
data1.groupby( ['plant_name','month'] ).apply( r2_rmse2 ).reset_index()

当我使用上面的代码和 groupby 时得到的结果是这样的 - 在 Excel 中检查结果时这是不正确的:

    plant_name  month         r2
0   BIG HORN I      1  -0.314771
1   BIG HORN I      2   0.529890
2   BIG HORN I      3   0.804066
3   BIG HORN I      4 -22.164720
4   BIG HORN I      5  -0.460690
5   BIG HORN I      6  -4.673359
6   BIG HORN I      7  -0.662166
7   BIG HORN I      8  -2.118815
8   BIG HORN I      9  -1.946566
9   BIG HORN I     10   0.662636
10  BIG HORN I     11   0.696896
11  BIG HORN I     12   0.446235

但正确的结果应该是使用如上所示的输入数据帧“data1”:

plant_name  month   r2
BIG HORN I  1   0.999975202
BIG HORN I  2   0.998459857
BIG HORN I  3   0.988712352
BIG HORN I  4   0.711649414
BIG HORN I  5   0.998282523
BIG HORN I  6   0.681460011
BIG HORN I  7   0.907152074
BIG HORN I  8   0.66212225
BIG HORN I  9   0.98807953
BIG HORN I  10  0.988469127
BIG HORN I  11  0.990836283
BIG HORN I  12  0.968629237

有人可以告诉我为什么我没有得到预期的结果或使用上面“data1”中的数据在 Excel 中得到相同的答案。谢谢!

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