重采样是通过jackknifing或bootstrapping估计样本统计精度的各种方法中的任何一种。它还用于通过使用随机子集验证模型（引导，交叉验证）。
我正在尝试重新采样DF中的一列而不改变另一列，所以这是所需的输出：Sensor_ID Time_Instant Measurement 0 14121 2013/11/14 00:00:00 0.8 1 ...
动态更改Graphics32的TImgView32重采样器内核
我想在运行中更改Graphics32的TImgView32的重采样内核。但是没有明显的区别。这是代码：procedure TForm1.FormCreate（Sender：TObject）;开始ImgView321 ....
仅对DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但得到'Int64Index'的实例
我正在尝试重新采样此Dataframe的Timestamp列：Transit.head（）：Timestamp Plate Gate 0 2013-11-01 21:02:17 ...
我有一个大型数据帧，为了收集一些数字的统计数据，我已经重新采样了每个6小时的数据，然后通过平均数和计数汇总了这些数据。这样做的代码。 ...
我有两个数据框，关键是深度。一个有> 2k值，另一个只有100，但最小和最大深度是相同的。我想对小数据帧（只有一列）进行上采样...
使用整数重采样因子对a = numpy.array（[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]）等数组进行重新采样很容易。例如，使用因子2：b = a [:: 2]＃[1 3 5 7 9]但是使用非整数...
使用gdalwarp重新采样导致IndentationError：意外缩进
我使用Sentinel2图像，我正在尝试重新采样它们。我尝试了以下代码：import os，fnmatch INPUT_FOLDER =“/ d / afavro / Bureau / test_resampling / original”OUTPUT_FOLDER =“/ d / afavro / ...
Train（）Caret - bestTune模型精度与重采样精度不同
我使用R的Caret包运行KNN模型。我通过使用引导程序1000次来估计模型的准确性，然后在每个引导程序上绘制模型精度的直方图。火车（） ...
这看起来有点令人困惑。当您需要计算std时，可以轻松使用np.std（）。而标准是方差的平方根。但是，当我们计算样本的方差时，我们将其除以n-1。 ...
我有一个三维数组（高光谱图像），我想重新采样两个第一维（每个像素）的每个元素第三维（波长）。我一直在尝试......
我有一个带有几个变量的csv文件。在变量中，日期和时间分别包含在内。下图是我的数据形式：日期时间Axis1 Axis2 Axis3。 ...
我想知道Pandas是否有一些内置功能可以采用随机时间间隔（大约几小时）并将它们转换为标准化小时数。代码示例和非工作尝试：将pandas导入为...
我有时间序列“半小时”数据。我需要在重采样期间使用加权平均值（使用价格）将需求重新采样到“1天”。 dft需求价格2012-01-01 00:00:00 ...
我有一个1-n numpy数组，我想下采样。如果下采样栅格不完全适合数据，则可接受以下任何方法：重叠下采样间隔转换...
我在大熊猫数据框中导入了雅虎财务每日股票价格。我想使用.resample（）将其转换为每月股票价格，取每个QUOTED每日价格的价格...
我发现以下工作虹膜％>％select（Sepal.Length）％>％modelr :: bootstrap（100）％>％mutate（mean = map（strap，mean））但是下面没有虹膜％>％ ...
我的问题是如何对我的数据帧中的多个“分组”中的每一个进行上采样。 （就我而言，对于每个'团队'和'LeadWeek'分组）。我看到内置函数和很多......
我想获取我的数据集bodyfat_trimmed并使用bootstrapping来检索均值和标准错误。但是，我似乎一直在使用相同的数据，因此得到零标准......
我从一个时间戳和值的形式报告的非直接网络链路（A侧和Z侧）两侧的传输速率读数，在1分钟内汇总和拉出......