[Python3] Enregistrez la matrice de moyenne et de covariance dans json avec les pandas

Préface

Toujours Aya! J'ai écrit le code et sorti la moyenne et la covariance plusieurs fois, mais notez-le. Le contenu est vraiment simple. Il n'y a aucune torsion. Je suis désolé.

Situation: j'ai des données sur les pandas et je veux trouver la moyenne et la covariance pour des données spécifiques X, Y, Z

politique

  1. Créez un DataFrame contenant uniquement x, y, z
  2. Trouvez la moyenne et la covariance du DataFrame créé.
  3. Sortie dans un fichier json.

la mise en oeuvre

Le point est --Utilisez `` .loc '' pour spécifier et extraire le nom des données dans DataFrame. --DataFrame a mean (), cov (), corr () et la sortie est DataFrame, donc référez-vous à ndarray dans les valeurs.

from pandas import DataFrame
from numpy import random
import json

df = DataFrame(random.randint(0,100,size=(252, 4)), columns=list('XYZW'))
output_data = dict()

# 1. extract XYZ
df_xyz = df.loc[:,list("XYZ")]

# 2-1 mean vector
u = df_xyz.mean()
output_data["mean"] = u.values.tolist()

# 2-2 covariance
s = df_xyz.cov()
output_data["covariance"] = s.values.tolist()

# 3
with open("out.json", 'w') as f:
    json.dump(output_data, f, indent=2)

Le fichier json de sortie est

{
  "mean": [
    48.34126984126984,
    50.52777777777778,
    51.492063492063494
  ],
  "covariance": [
    [
      877.6360589388478,
      -44.88202744577245,
      -71.94548788971099
    ],
    [
      -44.88202744577245,
      876.4733289065962,
      -32.312527667109336
    ],
    [
      -71.94548788971099,
      -32.312527667109336,
      784.7768291911716
    ]
  ]
}

est.

en conclusion

J'ai fait quelques recherches jusqu'à ce que j'arrive à cette implémentation. (Transpiration) La covariance DataFrame peut être trouvée dans le document API (ici).

(2020/05/11)

ensuite

   from numpy import isnan
   if isnan(x).any():
       x = zeros(3)
   if isnan(S).any():
       S = zeros( (3,3) )

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