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我有一个 pandas 数据框,想计算这些值的密度分布函数。如果有这样的东西就好了:
df['col_name'].dens()
但是,如果类似的东西不存在,我可以将所有这些值放入一个列表中,然后使用一些其他函数来计算列表中值的密度分布函数。如果我可以在以下任何一个包中完成它,那就太好了:scipy
、numpy
、ipython
、scikit
.
最佳答案
您可以使用scipy.stats.gaussian_kde
并将其传递给数据帧列:
df = pd.DataFrame(data={'a':np.random.randn(100)}) # 100 normally distributed values
g = sp.stats.gaussian_kde(df.a)
[g(x)[0] for x in np.linspace(-3,3,10)]
给出:
[0.010404194709511637,
0.028412197910606129,
0.093548960033717946,
0.1915548075057672,
0.29626128014747688,
0.3402226687259407,
0.29679380013692241,
0.15516355334523385,
0.057147975947743457,
0.020153062250794138]
关于python - 如何在Python中计算一组值的密度分布?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17492907/
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