我正在尋找一種方法來計算三維Numpy數組中每個給定值的均值，其中20個值直接位於上方，20個值位於正下方的行中。這與我之前提出的一個問題類似（Taking minimum value of each entry +- 10 rows either side in numpy array），但計算41個值的平均值而不是21個值的最小值。 我嘗試過使用Scipy's uniform 1d filte
for x in range(1,17):
df.loc[(df[x]=='n'), (x)]=float(0.0)
df.loc[(df[x]=='y'), (x)]=float(1.0)
df.loc[(df[x]=='?'), (x)]=np.nan
df.dtypes
返回所有對象。爲什麼當我特別將每個項目設置爲浮點數0或1或NaN時。基本上我無法在此
我想從下面兩列的數據框中計算銀行從一個timedelta的平均值和標準偏差。當我運行的代碼（如下所示）我得到的錯誤：pandas.core.base.DataError：沒有數字類型聚集 我的數據框： bank diff
Bank of Japan 0 days 00:00:57.416000
Reserve Bank of Australia 0 day
我抨擊我的頭，因爲我無法弄清楚爲什麼我的C代碼不斷打印一組n個數字的錯誤平均值！ 這是我下面的代碼： int main()
{
int i;
int n;
int sum = 0.0;
int lowest;
int highest;
float average;
int range;
int middle;
我試圖來計算，使用R隨機變量的均值，與蒙特卡羅模擬法的幫助，所以我寫了這個函數計算平均值： > example <- function(n,B=10000) mean(replicate(B,all(sample(n):1:n)))
> set.seed(0)
> example(3)
計算與其他程序這應該給一個值在2.6662附近，但在RI繼續得到這個輸出： [1] 1
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