计算总偏差误差时出现问题

编程问答 2022-05-26

问题描述

我有一个由测量频率和预期频率之间的相对偏差误差组成的 Pandas 系列对象

freq_err_df = pd.concat([freq_err_df,(EIS_csv['SetFreq'].astype(float)- EIS_csv['ActFreq'].astype(float))/EIS_csv['SetFreq'].astype(float)],ignore_index = True)

freq_err_df = abs(freq_err_df)
freq_err_df.rename(columns = {0: 'RelativeError'},inplace = True)

我想用来计算总误差的一些度量。由于我们在谈论百分比，我认为最好通过将所有值相乘然后取第 n 个根来求乘积平均值：

freq_err_df = freq_err_df[freq_err_df['RelativeError'] != 0]
sq_err_df = freq_err_df**(1/len(freq_err_df))

error_n = freq_err_df.prod()

1) 结果是 ==0，它绝对不应该是。由于大多数误差范围在 15% 到 1% 之间，因此我的期望值大约为 0.07。

2) 让我无休止地烦恼的是 .prod() 返回一个系列对象而不是一个浮点数。有一个更好的方法吗？我发现有一个 1 元素系列非常不雅，我必须用 error_n[0]

来引用它的值

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解决方法

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