Python Pandas：从数据帧计算 RMSE 的简单示例
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Python Pandas: Simple example of calculating RMSE from data frame
提问by zork
Need a simple example of calculating RMSE with Pandas DataFrame. Providing there is function that returns in cycle true and predicted value:
需要一个使用 Pandas DataFrame 计算 RMSE 的简单示例。提供在循环中返回真值和预测值的函数：
def fun (data):
...
return trueVal, predVal
for data in set:
fun(data)
And then some code puts these results in the following data frame where xis a real value and pis a predicted value:
然后一些代码将这些结果放在以下数据框中，其中x是真实值和p预测值：
In [20]: d
Out[20]: {'p': [1, 10, 4, 5, 5], 'x': [1, 2, 3, 4, 5]}
In [21]: df = pd.DataFrame(d)
In [22]: df
Out[22]:
p x
0 1 1
1 10 2
2 4 3
3 5 4
4 5 5
Questions:
问题：
1) How to put results from funfunction in dfdata frame?
1）如何将fun函数的结果放入df数据框中？
2) How to calculate RMSE using dfdata frame?
2）如何使用df数据框计算RMSE ？
回答by piRSquared
Question 1
This depends on the format that data is in. And I'd expect you already have your true values, so this function is just a pass through.
问题 1
这取决于数据的格式。我希望您已经有了真正的值，所以这个函数只是一个传递。
Question 2
问题2
With pandas((df.p - df.x) ** 2).mean() ** .5
和 pandas((df.p - df.x) ** 2).mean() ** .5
With numpy(np.diff(df.values) ** 2).mean() ** .5
和 numpy(np.diff(df.values) ** 2).mean() ** .5
