变量 workingday = 0 表示非工作 日,workingday = 1 表示工作日将工作日和非工作日分面,分面 呈现为 2 行
时间: 2023-12-14 21:38:39 浏览: 20
你可以使用以下代码将工作日和非工作日分别呈现为两行:
```
# 假设有一个包含所有日期的列表 date_list
workingday = [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0] # 假设这是工作日和非工作日的标记
work_days = [date_list[i] for i in range(len(date_list)) if workingday[i] == 1]
holiday_days = [date_list[i] for i in range(len(date_list)) if workingday[i] == 0]
print("工作日:", work_days)
print("非工作日:", holiday_days)
```
这将输出两行,第一行为所有工作日的日期,第二行为所有非工作日的日期。你可以根据自己的需求进行调整,比如将日期输出为表格等形式。
相关问题
Bike_share 数据集记录了 2011 年 1 月 1 日到 2012 年 12 月 31 日华盛顿地 区每天各小时共享单车的租赁情况。其中变量 workingday = 0 表示非工作 日,workingday = 1 表示工作日,casual 为临时用户租车量,registered 为注册用户租车量,count 为总租车量(casual+registered)。如何用r语言增加一列 season,season 将 month 分为 4 组:1-3 月为"spring", 4-6 月为"summer",7-9 月为"autumn",10-12 月为"winter",将其保存为 bike_share2,然后统计各季节的平均租车量。
可以使用R语言中的dplyr包和mutate函数来增加一列season,代码如下:
``` r
library(dplyr)
# 读取数据
bike_share <- read.csv("bike_share.csv")
# 增加一列season
bike_share2 <- bike_share %>%
mutate(season = case_when(month %in% c(1,2,3) ~ "spring",
month %in% c(4,5,6) ~ "summer",
month %in% c(7,8,9) ~ "autumn",
month %in% c(10,11,12) ~ "winter"))
# 计算各季节的平均租车量
season_count <- bike_share2 %>%
group_by(season) %>%
summarize(avg_count = mean(count))
# 输出结果
season_count
```
这段代码首先使用read.csv函数读取原始数据,然后使用mutate函数增加一列season,其中使用case_when函数将month分为四个季节。最后,使用group_by和summarize函数计算各季节的平均租车量,并将结果保存在season_count中。
怎么证明kaggle中单车数据集工作日与非工作日对租车数量没有影响
要证明Kaggle中单车数据集的工作日和非工作日对租车数量没有影响,我们需要进行假设检验并得出结论。以下是基于Python进行假设检验的代码,假设我们已经将数据集下载到了本地,命名为"bike_sharing.csv"。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
# 读取数据集
df = pd.read_csv("bike_sharing.csv")
# 根据工作日将数据集分成两组
workingday = df[df["workingday"] == 1]["cnt"]
non_workingday = df[df["workingday"] == 0]["cnt"]
# 独立样本t检验
t, p = stats.ttest_ind(workingday, non_workingday, equal_var=False)
# 输出t值和p值
print("t-value:", t)
print("p-value:", p)
```
如果p值大于我们预设的显著性水平,通常是0.05,那么我们不能拒绝原假设,即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。否则,我们可以拒绝原假设,即工作日和非工作日对租车数量有显著影响。
如果p值大于0.05,我们可以得出结论,即不能拒绝原假设,即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。这意味着我们没有足够的证据来支持工作日和非工作日对租车数量有显著影响的备择假设。因此,我们可以认为工作日和非工作日对租车数量没有影响。
希望这个代码对您有所帮助!