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Python data.handle_missing函数代码示例

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

本文整理汇总了Python中statsmodels.base.data.handle_missing函数的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python handle_missing函数的具体用法?Python handle_missing怎么用?Python handle_missing使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的函数代码示例或许可以为您提供帮助。



在下文中一共展示了handle_missing函数的4个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: test_noop

    def test_noop(self):
        df = ptesting.makeDataFrame()
        df.values[[2, 5, 10], [2, 3, 1]] = np.nan
        y, X = df[df.columns[0]], df[df.columns[1:]]
        data, _ = sm_data.handle_missing(y, X, missing='none')

        y_exp, X_exp = df[df.columns[0]], df[df.columns[1:]]
        ptesting.assert_frame_equal(data['exog'], X_exp)
        ptesting.assert_series_equal(data['endog'], y_exp)
开发者ID:philippmuller,项目名称:statsmodels,代码行数:9,代码来源:test_data.py


示例2: test_array_pandas

    def test_array_pandas(self):
        df = ptesting.makeDataFrame()
        df.values[[2, 5, 10], [2, 3, 1]] = np.nan
        y, X = df[df.columns[0]].values, df[df.columns[1:]]
        data, _ = sm_data.handle_missing(y, X, missing='drop')

        df = df.dropna()
        y_exp, X_exp = df[df.columns[0]].values, df[df.columns[1:]]
        ptesting.assert_frame_equal(data['exog'], X_exp)
        np.testing.assert_array_equal(data['endog'], y_exp)
开发者ID:philippmuller,项目名称:statsmodels,代码行数:10,代码来源:test_data.py


示例3: test_pandas_array

    def test_pandas_array(self):
        df = ptesting.makeDataFrame()
        df.values[[2, 5, 10], [2, 3, 1]] = np.nan
        y, X = df[df.columns[0]], df[df.columns[1:]].values
        data, _ = sm_data.handle_missing(y, X, missing="drop")

        df = df.dropna()
        y_exp, X_exp = df[df.columns[0]], df[df.columns[1:]].values
        np.testing.assert_array_equal(data["exog"], X_exp)
        ptesting.assert_series_equal(data["endog"], y_exp)
开发者ID:ymarfoq,项目名称:outilACVDesagregation,代码行数:10,代码来源:test_data.py


示例4: test_arrays

    def test_arrays(self):
        arr = np.random.randn(20, 4)
        arr[[2, 5, 10], [2, 3, 1]] = np.nan
        y, X = arr[:,0], arr[:,1:]
        data, _ = sm_data.handle_missing(y, X, missing='drop')

        bools_mask = np.ones(20, dtype=bool)
        bools_mask[[2, 5, 10]] = False
        y_exp = arr[bools_mask, 0]
        X_exp = arr[bools_mask, 1:]
        np.testing.assert_array_equal(data['endog'], y_exp)
        np.testing.assert_array_equal(data['exog'], X_exp)
开发者ID:philippmuller,项目名称:statsmodels,代码行数:12,代码来源:test_data.py



注:本文中的statsmodels.base.data.handle_missing函数示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。


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