dmshar

Как то сложно все. Мне кажется - можно проще. По сути - две строки.
Для полноты картины добавил еще и третий пример.

import numpy as np
a = ['2020-07-30', '2020-07-31', '2020-07-31', '2020-07-31', '2020-08-04', '2020-08-05', '2020-08-06', '2020-08-06', '2020-08-08', '2020-08-08']
b = '2020-07-27'
c = '2020-08-07'
d = '2020-08-02'

date = np.array(a, dtype=np.datetime64)
b1=a[np.argmin(np.abs(date-np.array(b,dtype=np.datetime64)))]

c1=a[np.argmin(np.abs(date-np.array(c,dtype=np.datetime64)))]
d1=a[np.argmin(np.abs(date-np.array(d,dtype=np.datetime64)))]

print (b,'->',b1)
print (c,'->',c1)
print (d,'->',d1)

Имеем :

2020-07-27 -> 2020-07-30
2020-08-07 -> 2020-08-06
2020-08-02 -> 2020-07-31

Ниче не понял.
Почему нельзя написать просто так:

test1 ='два'
test2 ='шесть'
a = ['один', 'два', 'три', 'четыре', 'пять', 'шесть', 'семь']
c = ['2020-07-01', '2020-07-02', '2020-07-03', '2020-07-04', '2020-07-05', '2020-07-06', '2020-07-07', '2020-07-08', '2020-07-09', '2020-07-10', '2020-07-11', '2020-07-12']
b = a[a.index(test1):a.index(test2)+1]
d = c[a.index(test1):a.index(test2)+1]
print(b)
print(d)

и получить

['два', 'три', 'четыре', 'пять', 'шесть']
['2020-07-02', '2020-07-03', '2020-07-04', '2020-07-05', '2020-07-06']

Про робототехнику - не скажу, а про нейросети (вернее - сначала про машинное обучение, ибо нейросети - только одна часть из этой области) - начните отсюда:
https://qna.habr.com/answer?answer_id=1695183#comm...

Или что-то вы не доопределили, или вопрос тривиальный ( если на считать загадочной фразы "10 случайных номеров (длинной от 9 до 9 символов)").

Генерируем число в диапазоне от 0 до 999999999
Проверяем его неповторность среди ранее сгененированных (которых не больше 10). Если он уникальный - заносим в список.

import random
num_list=[]
while len(num_list)<10:
    num=str(random.randint(0,999999999)).zfill(9)
    if not num in num_list:
        num_list.append(num)

Результат - список из десяти неповторяющихся строк (номеров???), например:

print (num_list)
['936581612', '321889578', '969427733', '735243872', '700272151', '018002065', '721644810', '501566972', '283087031', '614022666']

Далее - помещайте этот список на ту страницу, куда вас должно "перебрасывать".

Ежели все таки длина ваших "номеров" должна быть 1 до 9 символов, тогда zfill() убираем из кода.

Специально для вас сгенерировал нормальнораспределенные данные с вашими параметрами - М = 50, sd=10.
и построил их гистограмму.
Как легко видеть, в диапазоне от 20 до 80 лежат именно эти самые 99.7% данных. А что вы имели ввиду, когда писали "не сходится то что 60 это 99,73%" и "т.е 60 наблюдей в этом диапазоне [20;80] это 99,73% ?"- то непонятно, ни что вы в виду имели, ни что с чем не сходится. ни причем тут диапазон (60) а к проценту количества наблюдений (99,73%).

1. Ну наконец-то, хоть один среди сотни потоковых вопросов от начинающего с самоанализом, мотивацией и пояснением проблем, на которых ХОЧЕТСЯ ответить.
Значит - человек действительно заинтересован в теме.
2. "Кажется, что я мало знаю и упускаю время," - извините, но "быстро только кошки родятся". Я понимаю, под шквалом книг по типу "От азов до вершин мастерства за 7 дней" или курсов "Сделаем из новичка профессионала за полтора месяца" такие мысли вас будут "доставать". Плюньте и забудьте. Быстро можно только нахвататься и так же быстро забыть. Реальные знания быстро не приобретаются, хотя-бы потому, что учеба - это в первую очередь работа, умственная и весьма тяжелая. А не легкая забава, как кажется из анонсов сотен видеокурсов. Поэтому - настройтесь на работу. Не важно, что вам кажется - вы с каждой прочитанной и обдуманной страницей книги приближаетесь к цели - стать профессиональным разработчиком. Ну, и правила 10000 часов никто не отменял, хотя многие думают, что они-то - гениальны и могут обмануть психологию.
3. Кнут - отличная книга. Но не как отдельное чтиво. Скорее всего, на втором курсе вам будут читать курс алгоритмизации, который будет кратким изложением Кнута. Прослушаете этот курс - потом можете его расширить и Кнутом и Корменом и Бхаргаваой. Если захотите.
3. Таненбаум и Петцольд - могут сложно читаться, но что-бы понять, как работает компьютер - стоит пробиться через "терни к звездам". Медленно, без спешки, по пять страничек в день. И бросать начатое не стоит.
4. Начинающему программисту стоит также (во время каникул - ага :-) ) посвятить время тому, что-бы совершенствоваться в практическом программировании. Найдите сайт с задачками и решайте их от простого к сложному.
5. Еще один путь самосовершенствования - попробовать "надкусить" еще один язык. Если вас в универе учили С++ или С# - попробуйте Python. Или посмотрите, как устроенты те-же веб-приложения - а значит JavaScript, PHP. В жизни пригодится - если не практически - для для расширения профессионального кругозора - точно.
6. Еще я бы посоветовал хотя-бы первичное знакомство с организацией Баз данных и SQL. Любая книга подойдет для начального ознакомления. От Дейта до Нестерова.
7. Современному программисту, чем-бы он не занимался, необходимо понимание сетевых технологий и архитектур. Тут тоже можно начать с того-же Таненбаума или Олиферов, но более доходчивой книги, чем Куроуз и Росс - я не встречал.

Вот, примерно такой Roadmap для новичка, который хочет (в будущем!) стать профи на время летних каникул.

Когда уже люди поймут, что Ноутбуки - это средства объяснения, изложения, и публикации своего анализа, а не средства разработки чего-то серьезного.

Если производительность не "печет" - то переписываем модель в нормальной форме Python-скрипта. Там и к БД можно обратиться и интерфейс нормальный прикрутить.

Если производительность критична - например, системы управления быстропротекающих процессов в реальном времени - то либо компилируем наш скрипт (работает, но не очень), либо вообще переписываем на том-же С++.

Что-то вы намешали все в одну кучу.
Панельные данные используются не только в эконометрике. Более того, методы работы с панельными данными существуют сами по себе, а уж используются и в эконометрике тоже.
На счет "реализации в эконометрике" - будет интересно ознакомиться со ссылочкой именно на "реализацию", хоть в одном из распространенным пакетов.
Что касается противопоставления ML и МНК - тоже весьма загадочная фраза. МНК - это некий математический метод, лежащий в основе многих прикладных методов, в том числе - регрессионного анализа, который вполне успешно и широко используется в машинном обучении.
Возвращаемся к панельным данным. Имеется модуль linearmodels (https://bashtage.github.io/linearmodels/index.html#) в котором есть целая группа методов работы с панельными данными:
https://bashtage.github.io/linearmodels/panel/inde...
Пользуйтесь на здоровье.
P.S. Кстати, в реальных задачах часто можно ограничиться просто многомерной регрессией, одним из параметров которой есть время. Попробуйте и так.

Мне написать функцию где с помощью метода replace заменяется код или что?

А что вас смущает? Что это не теоретический вопрос?
Да, написать. За одно хотят посмотреть стиль написания вами кода, а на примере 10 задач - и общий уровень владения "инструментом".

Потому что
iris['spec']=1
присваивает значение ВСЕМ элементам столбца. А поскольку в последних иттерациях цикла у вас срабатывает else, вот и получаете в этом столбце все тройки.

Заочное образование - по моему мнению - выбирают в двух случаях.
1. Для корочки. В нужный момент пришел, получил оценку, потом корочку, которую засунул куда подальше. Все. Понятно и качество такого образования. Без обсуждения.
2. Люди, которые уже в профессии. Но понимают, что бессистемное обучение ни до чего хорошего не доведет. Они идут грубо говоря за тем, что-бы им показали roadmap, который самому найти непросто (посмотрите количество тем на форуме "как стать..."). Кроме того, необходимость хоть какой, но все-же сдачи предметов служит неплохим стимулом, что-бы не дать разгуляться своей лени. Ну и кроме того, выполнение любых заданий (я не про "историю" или "здоровый образ жизни")- это такой себе небольшой тренинг мозгов (впрочем - 5 лет,это уже вполне "большой" тренинг, если к нему правильно относиться). Наконец - это приобретение того, что стало модно называть "softskills". И как правильно сказали - качество ПОЛУЧЕННОГО для таких людей может быть вполне достойное, а иногда и выше, чем у маминькиных сынков, занесенных волей родителей на стационар.

Если вы уже "нашли себя в аналитике", то надеюсь, вы уже проанализировали 127 ответов на подобный вопрос в этом-же форуме. И они вас чем-то не удовлетворили. Расскажите - чем именно, что-бы мы не повторяли в 128-й раз одно и тоже, а четко дали ответы на ваши четкие вопросы?

С одним выходом вы уже разобрались? Но книжки читать так и продолжаете считать лишним. Надеятесь все изучить по подсказкам на форуме?
Ну ладно, откроем Википедию, где дан подробный разбор алгоритма.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_обратного_расп...
Прочитаем дальше чем первые 50 строк и с удивлением обнаружим раздел" Описание алгоритма", а в нем первая же картинка, на которой написано "Outputs". На всякий случай "Outputs" - это множественное число от слова "Output". Т.е. речь идет о сетях с МНОЖЕСТВОМ выходов.
Читайте, разбирайтесь. И учитесь самостоятельно искать ответы на свои вопросы. По крайней мере пока вопросы элементарные.