假设我有一个包含两列CUSTTYPE和AMOUNT的表。我想添加第三列NTILE然后我可以对其进行分组并使用它来获得我的平均值，如下所示:CUSTTYPE|AMOUNT|NTILE----------+---------+----------RETAIL|78.00|1RETAIL|234.00|1RETAIL|249.00|1RETAIL|278.00|2RETAIL|392.00|2RETAIL|498.00|2RETAIL|500.00|3RETAIL|738.00|3RETAIL|1250.00|3RETAIL|2029.00|4RETAIL|2393.00|4RETAIL|3

我有一个非常简单的表格:CREATETABLEIFNOTEXISTSLuxLog(SensorTINYINT,LuxINT,PRIMARYKEY(Sensor))它包含来自不同传感器的数千条日志。我想为所有传感器设置Q1和Q3。我可以对每个数据进行一个查询，但对我来说最好对所有传感器进行一个查询(从一个查询中返回Q1和Q3)我认为这将是一个相当简单的操作，因为四分位数被广泛使用并且是频率计算中的主要统计变量之一。事实上，我发现了大量过于复杂的解决方案，而我希望找到一些简洁明了的解决方案。谁能给我一个提示？编辑:这是我在网上找到的一段代码，但它对我不起作用:SELECTSUBSTRING

我有一个每小时值的时间序列，我正在尝试每周/每月得出一些基本统计数据。如果我们使用以下抽象数据框，每一列都是时间序列:rng=pd.date_range('1/1/2016',periods=2400,freq='H')df=pd.DataFrame(np.random.randn(len(rng),4),columns=list('ABCD'),index=rng)printdf[:5]返回:ABCD2016-01-0100:00:001.5215810.1023350.7962710.3170462016-01-0101:00:00-0.369221-0.179821-1.3401

文章目录写在前面标准化/归一化z-score标准化示例python模块qnorm实现分位数归一化R代码实现分位数归一化分位数归一化-NSCODEAI创作助手的回答*Q1：QuantileNormalization是什么？**Q2-1:什么时候用Quantilenormalization？**Q2-2:什么时候做Quantilenormalization？**Q3：为什么要做QuantileNormalization？**Q4-1:如何做Quantilenormalization？**Q4-2:如何用python做QuantileNormalization？*可视化分位数归一化处理前后发生的变化