找到序列连续几个值的平均值

可以使用以下Python代码来找到序列中连续几个值的平均值：

def find_average(lst, start, length):
    """
    lst: 输入的序列
    start: 连续值的起始位置
    length: 连续值的长度
    """
    end = start + length
    sublist = lst[start:end]
    return sum(sublist) / length

使用该函数可以找到序列中从第3个元素开始的连续3个值的平均值：

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
start = 2
length = 3
avg = find_average(lst, start, length)
print(avg)  # 输出 4.0

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excel缺失值填补方法

在Excel中，有几种常用的方法可以填补缺失值，以下是一些常见的方法：

1. 删除包含缺失值的行或列：如果数据集中的缺失值较少，可以考虑删除包含缺失值的行或列。但是，这种方法可能会导致数据丢失，因此需要谨慎使用。

2. 使用平均值或中位数填补：对于数值型数据，可以使用该列的平均值或中位数来填补缺失值。首先计算平均值或中位数，然后将缺失值替换为计算得到的值。

3. 使用众数填补：对于离散型数据，可以使用该列的众数来填补缺失值。众数是指数据集中出现频率最高的值。

4. 使用相邻值填补：对于时间序列数据或有序数据，可以使用前一个或后一个观测值来填补缺失值。这种方法适用于连续性较强的数据。

5. 使用插值方法填补：插值是通过已知数据点之间的数学函数来估计缺失值。常见的插值方法有线性插值、多项式插值和样条插值等。

这些方法都有各自的优缺点，具体选择哪种方法要根据数据类型、数据分布以及缺失值的特点来决定。在实际应用中，还可以根据数据的特点和背景知识选择更加合适的填补方法。

时间序列预测sparkmllib

时间序列预测是一种统计方法，用于预测随时间变化的连续数据序列。Spark MLlib 是 Apache Spark 的一个库，提供了广泛的机器学习算法支持，其中包括时间序列分析工具。在 Spark MLlib 中，处理时间序列预测主要涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**：Spark MLlib 支持将时间序列数据转换为适合处理的格式，如DataFrame，其中包含时间戳和对应的数值特征。

2. **特征工程**：通常会创建滑动窗口或移动平均等统计特征，以便捕捉时间序列的趋势、季节性和周期性。

3. **模型选择**：MLlib 提供了诸如ARIMA（自回归整合移动平均模型）、STL（季节性分解趋势法）以及基于统计的ElasticNet回归等模型，也可以使用更现代的方法如TBATS（时间序列回归分解模型）。

4. **训练模型**：使用训练数据拟合这些模型，学习时间序列的模式。

5. **评估与预测**：用测试数据评估模型性能，然后使用模型对未来的数据点进行预测。

6. **滚动预测**：在实际应用中，由于新数据不断到来，可能需要进行滚动预测，即每次只用一部分历史数据进行预测，并更新模型。

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1. Spark MLlib 中如何处理时间序列数据的缺失值？
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