ага! Или сами данные, или остатки в зависимости от требований стат модели

Я сам нуб, смотрю курс тоже один сейчас, и там как раз рассматриваются всевозможные регрессии. Там и слова нет о таких проверках. Судя по вики, нужны такие проверки для использования различных критериев, обладающих более сильными свойствами, но посчитать MSE какое-нибудь мы ведь и без этого можем

+++,  поэтому я и говорю, что если есть дополнительные вопросики, то только тогда имеет смысл запариться, но если модель не проходит эту проверку, то решений тонна

добрый день.
чет запутался, нид хелп

есть датасет:

d = {
    'dt': [
        '01.01.2020',
        '01.01.2020',
        '01.01.2020',
        '01.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '03.01.2020',
        '03.01.2020',
        '03.01.2020',
        ], 
    'name': [
        'Billy',
        'Dilly',
        'Villy',
        'Villy',
        'Billy',
        'Dilly',
        'Villy',
        'Billy',
        'Dilly',
        'Villy',
        'Billy',
        'Dilly']}

test = pd.DataFrame(data=d)

я хотел бы получить колонку 'count'

,
котор

ая содержит количество имен в этот день.

То есть что-то в духе:

d = {
    'dt': [
        '01.01.2020',
        '01.01.2020',
        '01.01.2020',
        '01.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '02.01.2020',
        '03.01.2020',
        '03.01.2020',
        '03.01.2020',
        ], 
    'name': [
        'Billy',
        'Dilly',
        'Villy',
        'Villy',
        'Billy',
        'Dilly',
        'Villy',
        'Billy',
        'Dilly',
        'Villy',
        'Billy',
        'Dilly'],
    'count': [
        4,
        4,
        4,
        4,
        5,
        5,
        5,
        5,
        5,
        3,
        3,
        3],
    
    }

test = pd.DataFrame(data=d)

единственное - без группировки (как с группировкой - понятно, можно по дате, но мне не нужно аггрегировать)

там, наверное, что-то с лямбдами должно быть, но я чет не допер как.

Заранее спасибо за помощь.

огонь. то, что надо. я херово гуглю ((

Эльнур, какой-то странный курс.

😀

Коэффициент корреляции Спирмена рассчитывается для количественных показателей. Неважно, как они распределены. Это два набора данных одинаковой длины? Значит между ними можно посчитать связь по формуле.

Рекомендую взять обычный учебник, например, под редакцией Громыко, и учиться по нему.

есть курсы, желательно бесплатные, которые могли бы посоветовать мне?

✔️

Коэффициенты корреляции Спирмена и Кендела рассчитываются на основании ранговых переменных.

Вот эта табличка выдает, что автор сам не в теме

Самое лучшее-прорешать учебник Громыко (она из МГУ). Это очень понятный учебник.

Есть ещё курс на Степике
Но вообще, курсы, обычно, это "взлёт-посадка".

привет ребята.

Есть 5 миллионов строк

в одном столбце дата, в другом время

их нужно обьединить в один , с пробелом в виде « «

Все способы которые находил в нэте, работают ужасно долго

более 10 секунд

Есть какие то , возможно, ускоренные пакеты для работы с датами в столбцах?

Питон, sql?