adf.loc[(pd.isna(adf["pearson"])|pd.isna(adf["spearman"])),:].iloc[:,:].style.format({"缺失值占比":"{:.3%}"})

时间: 2023-11-20 17:20:41 浏览: 37
这是一段 Pandas 的代码,作用是选取 DataFrame adf 中 "pearson" 和 "spearman" 列中有缺失值的行,并对这些行的所有列进行格式化输出,其中 "缺失值占比" 一列会将输出的数值转化为百分比格式。 具体解释: - `.loc[]`:Pandas 数据框选取函数,用于从数据框中选取满足条件的行和列。这里使用 `.loc[]` 选取了所有 "pearson" 和 "spearman" 列中有缺失值的行。 - `[(pd.isna(adf["pearson"])|pd.isna(adf["spearman"])),:]`:条件过滤,使用逻辑或运算符 `|` 将 "pearson" 和 "spearman" 列中有缺失值的行选出来。 - `.iloc[:,:].style`:Pandas 数据框格式化输出。`.iloc[:,:]` 表示选取所有行和所有列,`.style` 表示对选取的结果进行格式化输出。 - `.format({"缺失值占比":"{:.3%}"})`:格式化选取的结果。`{:.3%}` 表示将输出的数值转化为百分比格式,并保留三位小数。`"缺失值占比"` 是一个字典,表示要对 "缺失值占比" 这一列进行格式化输出。
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adf.test

adf.test是R语言中用于进行单位根检验(ADF检验)的函数。ADF检验是时间序列分析中常用的检验方法之一,用于检验时间序列是否具有单位根,即是否具有随机游走的特性。 具体来说,ADF检验是通过比较时间序列的差分序列和单位根过程之间的显著性差异来判断时间序列是否具有单位根。如果时间序列具有单位根,则说明其存在随机游走的特性,即序列具有长期依赖和不稳定的性质。如果时间序列不存在单位根,则说明其是弱平稳的,具有可预测性。 在R语言中,可以使用adf.test函数进行ADF检验。函数的基本语法如下: ```R adf.test(x, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), k = trunc((length(x)-1)^(1/3))) ``` 其中,参数x为待检验的时间序列数据;参数alternative用于指定备择假设的类型,可选值为“two.sided”(双侧检验)、“less”(单侧检验,备择假设为序列有下降趋势)和“greater”(单侧检验,备择假设为序列有上升趋势);参数k为滞后阶数,用于指定差分序列的阶数,通常使用Akaike信息准则(AIC)或贝叶斯信息准则(BIC)等方法来选择滞后阶数。 函数的返回值为一个包含ADF检验统计量、p值和滞后阶数等信息的列表,可以通过$符号来提取其中的信息,例如: ```R result <- adf.test(x) statistic <- result$statistic # 获取ADF检验统计量 p.value <- result$p.value # 获取p值 lags <- result$lags # 获取滞后阶数 ``` 需要注意的是,ADF检验并不是万能的,它只能用于检验序列是否具有单位根,无法判断序列的准确模型。因此,在进行ADF检验时,需要结合自相关图、偏自相关图等方法来评估时间序列的拟合情况,以确定合适的时间序列模型。

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