Module pywander.utils.df_utils

Functions

def combination(n, k)

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def combination(n, k):
    """
    组合数 n!/k!(n-k)!
    :param n:
    :param k:
    :return:
    """
    from scipy.special import comb
    return comb(n, k, exact=True)

组合数 n!/k!(n-k)! :param n: :param k: :return:

def mean(obj)

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def mean(obj):
    """
    计算均值
    """
    return obj.mean()

计算均值

def median(obj, axis=None)

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def median(obj, axis=None):
    """
    计算中位数
    """
    return np.median(obj, axis=axis)

计算中位数

def mode(obj)

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def mode(obj):
    """
    计算众数，支持最大相同记数返回
    """

    c = Counter(obj)

    most = 0
    first = True
    for k, v in c.most_common():
        if first:
            most = v
            first = False
            yield k
        else:
            if most == v:
                yield k
            else:
                break

计算众数，支持最大相同记数返回

def n_choose_k(n, k, order=None)

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def n_choose_k(n, k, order=None):
    """
    n个元素选择k个
    :param n:
    :param k:
    :param order: 默认为None，也就是组合数，其他输入值将进行bool处理，获得True之后返回排列数。
    :return:
    """
    if order is None or not bool(order):
        return combination(n, k)
    elif bool(order):
        return permutation(n, k)

n个元素选择k个 :param n: :param k: :param order: 默认为None，也就是组合数，其他输入值将进行bool处理，获得True之后返回排列数。 :return:

def permutation(n, k)

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def permutation(n, k):
    """
    排列数 n!(n-k)!
    :param n:
    :param k:
    :return:
    """
    from scipy.special import perm
    return perm(n, k, exact=True)

排列数 n!(n-k)! :param n: :param k: :return:

def pstd_deviation(obj)

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def pstd_deviation(obj):
    """
    计算总体标准差
    """
    return np.std(obj)

计算总体标准差

def pvariance(obj)

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def pvariance(obj):
    """
    计算总体方差
    """
    return np.var(obj)

计算总体方差

def quantile(obj, seq=None)

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def quantile(obj, seq=None):
    """
    计算分位数
    """

    if seq is None:
        seq = range(0, 101, 25)

    res = pd.Series(np.percentile(obj, seq), index=seq)
    return res

计算分位数

def std_deviation(obj)

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def std_deviation(obj):
    """
    计算样本标准差
    :param obj:
    :return:
    """
    return np.std(obj, ddof=1)

计算样本标准差 :param obj: :return:

def variance(obj)

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def variance(obj):
    """
    计算样本方差
    """
    return np.var(obj, ddof=1)

计算样本方差