在合并之前，我已经处理了列中的nan值。
<pre><code>sales_df['built'].unique()
</code></pre>
<blockquote>
a
我正在尝试根据剪切函数的仓数为变量<strong>创建<strong>多箱图</strong>。</strong>
<pre><code>movie_reg %>%
我在python中有一个加权直方图，我希望拥有特定bin的所有数据点。
我用它来绘制直方图：
<pre><c
我正在尝试对连续变量进行装箱的不同方法。我使用了两种方法-qcut和entropy_based_binning方法bin_sequence。为
我想将值分类为大小相等的分类。假设我们有以下熊猫系列：
<pre><code>ex = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,888,999])
我有地理数据的pandas DataFrame，其中包含以米表示的纬度和经度列。
我想将纬度和经度分箱为 5 米
我正在使用9000行和6列的pandas数据框。在这一点上，我正在尝试将工作的连续变量“经验”年转换为四个
我有一个数据框/小标题，其中包含bin的因子变量。由于原始数据未包含这5年范围内的观测值，因此缺少
我建立了一个分类模型，该模型以阵列形式输出概率预测。基于标签数据，我正在计算事件发生率（目
在Matlab中，我尝试将步骤4的数据重新分配到步骤3的新合并中，如下图所示，输入X = [4,16,8]，期望的输出
我正在测试以下代码。
<pre><code>import numpy as np
import pandas as pd
#import matplotlib.pyplot as plt
#plt.style.use('
我正在尝试创建一个直方图，可以根据它们位于分布的头部还是尾部来为数据分配不同的bin大小。
我是python的新手。
所以我要为数据框添加一个年龄间隔列
<pre><code>df['age_interval'] = pd.cut(x=
我已经成功地将scipy BinnedStatistic函数应用于我的数据，但是由于我希望做进一步的分析，所以现在只能
我有一个包含许多不同列的数据文件，我将它们加载到一个numpy数组中，并且仅从其中加载2列。到目前
我有一个向量，其中特别包含一些数据
<pre><code>tau_3[p_3<3]
[1] 7.837 7.813 6.276 8.669 7.001 6.032 6.897
如何将两个数据集X和Y转换为x轴/索引相同的直方图，而不是将变量X的x轴范围统称为低于或高于变量Y的x
<code>numpy.histogram</code>有两个输出：
<ul>
<li> <code>hist</code>：直方图的值</li>
<li> <code>bin_edges</code>：返
请帮我将数据集分成样本数量相等的5个容器
我使用：
<pre><code>pd.qcut(df[i], q=5, precision = 0, duplicates = &#
我正在尝试从基于3列的pandas DataFrame创建二维垃圾箱。这是我的DataFrame中的一个片段：
<pre><code> Sc
