Какие особенности могут привести к неожиданному результату при использовании расчетов в библиотеке pandas на Python?

Какое влияние на результат имеет порядок выполнения операции замены значений в объекте pd.Series, если использовать 95-й квантиль для замены выбросов за его пределами? Как объяснить различия в результатах при объявлении операции с рядами до или во время вычисления при неизменном состоянии переменных? Возможно ли, что инициализация расчета квантиля влияет на это разное поведение?
  • 24 июля 2024 г. 18:52
Ответы на вопрос 2
Одна из особенностей, которая может привести к неожиданным результатам при использовании расчетов в библиотеке pandas, - это порядок выполнения операций. Например, если использовать 95-й квантиль для замены выбросов за его пределами в объекте pd.Series, то результат может быть разным в зависимости от порядка операций.

Если замена значений 95-м квантилем происходит до вычисления других операций с рядами, то значения, которые были выбросами и заменены, могут повлиять на результат других операций. Если же замена происходит после вычисления других операций, то результат будет другим.

Инициализация расчета квантиля не должна влиять на разное поведение при объявлении операции с рядами до или во время вычисления, если не изменяется состояние переменных.

Возможно, что различия в результатах при объявлении операций с рядами до или во время вычисления могут быть связаны с тем, что при объявлении операций переменные могут быть в другом состоянии, чем при вычислении операций. Поэтому важно внимательно следить за порядком выполнения операций и использовать методы библиотеки pandas таким образом, чтобы избежать неожиданных результатов.
x - значение ячейки в лямбде, то есть (x*q1/q0) это выполняется для каждого значения a2, где x - это каждое значение a2. (синий кейс) Во втором же случае нормальная замена на 95 квантиль любого значения ячейки а2 которое больше 95 квантиля. (красный кейс)
Похожие вопросы