Python 数据帧计算

我正在尝试使用panda数据帧计算度量。特别是，我得到了一个results对象

prediction = results.predict(start=1,end=len(test),exog=test)

实际值在以下给定的数据帧中：

test['actual']. 

我需要计算两件事：

如何计算误差平方和？所以基本上，我会做一个元素一个元素的减法，然后对这些元素的平方求和

如何计算预测值的平方和减去实际值的平均值？是的

(x1-mean_actual)^2 + (x2-mean_actual)^2...+(xn-mean_actual)^2

第一个是

((prediction - test['actual']) ** 2).sum()

第二个问题是：

((prediction - test['actual'].mean()) ** 2).sum()

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我得到第一个的nan值。这意味着什么？你的数据中有NaN吗？我认为应该是.sum（）@和yhayden AFAIK，

sum（…）

将比

.sum（）

慢？有没有可能用

np.sum（…）

做对呢？