我有一个类型为对象的熊猫数据框。
df.dtypes
Out:
data object
stimulus object
trial object
dtype: object
df.head()
Out:
data stimulus trial
0 2 -2 1
1 2 -2 2
2 2 -2 3
3 2 -2 4
4 2 -2 5
我想得到我的数据集的特定百分位数。当我使用这段代码时,我在输出中得到NaN,可能是因为我的数据集本身有NaN,python解释为无穷大,所以在计算更高的百分位数时会出现问题。
df.groupby('stimulus').data.apply(lambda x: np.percentile(x, q=66))
Out:
stimulus
-2.00 2.0
-1.75 2.9
-1.00 1.0
-0.75 1.0
-0.50 0.0
0.50 7.8
1.00 9.9
1.25 11.9
1.75 13.9
2.50 NaN
我已经发现我需要使用np.nanpercentile()代替,但是当我使用np.nanpercentile()时,我得到了这个错误。我在其他地方读到np.nanpercentile()检查输入数组的数据格式并抱怨它是否适合。你知道我需要改变数据的方式和格式吗?
df.groupby('stimulus').data.apply(lambda x: np.nanpercentile(x, q=66))
Out:
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
答案 0 :(得分:0)
这最终为我完成了这项工作:
@Component("beanB")
class B implements A{
@override
some(){
}
}
@Component("beanC")
class C implements A{
@override
some(){
}
}
Class D {
@Autowired
@Qualifier("beanB")
List<A> somes;//B will be injected because of @Qualifier
}