计算 pandas DataFrame 中每一行的置信区间
Calculate confidence interval for each row in a pandas DataFrame
我有一个 pandas dataframe，其中每一列都是时间序列的预测，我想计算一个平均值和它周围的置信区间，以便我可以绘制它。现在我在每一行上循环，计算 mean、min、and max，然后绘制 mean 与 fill_between(min,max)，但我认为这不是正确的方法。 dataframe 看起来像：
Pred1
Pred2
Pred3
x1
x1
x1
x2
x2
x2
x3
x3
x3
除了它会更大。大约 50 列和 300 行。知道如何有效地做到这一点吗？必须在许多类似的表上这样做。
IIUC 您可以尝试使用 mean、min 和 max 列 (axis=1)
ax = df.mean(axis=1).plot()
ax.fill_between(df.index, df.min(axis=1), df.max(axis=1), alpha=0.2)
我有一个 pandas dataframe，其中每一列都是时间序列的预测，我想计算一个平均值和它周围的置信区间，以便我可以绘制它。现在我在每一行上循环，计算 mean、min、and max，然后绘制 mean 与 fill_between(min,max)，但我认为这不是正确的方法。 dataframe 看起来像：
| Pred1 | Pred2 | Pred3 |
|---|---|---|
| x1 | x1 | x1 |
| x2 | x2 | x2 |
| x3 | x3 | x3 |
除了它会更大。大约 50 列和 300 行。知道如何有效地做到这一点吗？必须在许多类似的表上这样做。
IIUC 您可以尝试使用 mean、min 和 max 列 (axis=1)
ax = df.mean(axis=1).plot()
ax.fill_between(df.index, df.min(axis=1), df.max(axis=1), alpha=0.2)