Pandas数据框计算

Question

我正在尝试使用pandas数据框计算一个指标。特别地，我得到了一个结果对象。

prediction = results.predict(start=1,end=len(test),exog=test)

实际的值在一个数据框中给出。

test['actual']. 

我需要计算两个东西：

1. How can I compute the sum of squares of errors? So basically, I would be doing an element by element subtraction and then summing the squares of these.

2. How can I compute the sum of squares of the predicted minus the mean of the actual values? So it would be

   (x1-mean_actual)^2 + (x2-mean_actual)^2...+(xn-mean_actual)^2
   

- user1802143

Answer 1

首先是：

((prediction - test['actual']) ** 2).sum()

第二个是：

((prediction - test['actual'].mean()) ** 2).sum()

- Roman Pekar

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我得到了第一个变量的 NaN 值。这意味着什么？ - user1802143

你的数据中有任何NaN吗？ - Roman Pekar

我认为这些应该是 .sum()。 - Andy Hayden

据我所知，sum(...)比.sum()慢？使用np.sum(...)可以正确地执行吗？ - Roman Pekar