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Dataframe 根据其他列创建新列
我有一个数据框 df lt data frame a c 1 2 3 4 5 b c 1 20 3 4 50 df a b 1 1 1 2 2 20 3 3 3 4 4 4 5 5 50 我想根据现有列创建一个新列 像这样的事情 if df
r
DataFrame
apply
在具有整数和字符变量的数据框上按行应用 FUN
一个完全基本的问题 如果重复 请原谅我 set seed 1 df lt data frame id c a a b b a a sample 1 10 size 5 replace T b sample 1 10 size 5 repla
r
function
DataFrame
row
apply
如果我的分组变量是一个因素,如何生成按组汇总统计数据?
假设我想获得数据集的一些汇总统计数据mtcars 基础 R 版本 2 12 1 的一部分 下面 我根据汽车的发动机气缸数对汽车进行分组 并取其余变量的每组平均值mtcars gt str mtcars data frame 32 obs o
r
apply
plyr
reshape
R plyr,data.table,应用data.frame的某些列
我正在寻找加速我的代码的方法 我正在调查apply ply方法以及data table 不幸的是 我遇到了问题 这里有一个small样本数据 ids1 lt c 1 1 1 1 2 2 2 2 ids2 lt c 1 2 3 4 1 2 3
r
dataTable
plyr
apply
python pandas:将带有参数的函数应用于一系列
我想将带有参数的函数应用于 python pandas 中的一系列 x my series apply my function more arguments 1 y my series apply my function more argu
python
pandas
apply
将多项回答问题制成表格
想象一下 我有一个问题 有四个选项 受访者可以选择零个或四个选项的任意组合 变量被命名为A B C and D响应存储在 data frame 中 如下所示 set seed 1 dat data frame A sample c 0 1
r
apply
将函数应用于两个列表?
为了找到两个矩阵 X 和 Y 的行相关性 输出应该具有 X 的第 1 行和 Y 的第 1 行的相关值 因此总共有 10 个值 因为有 10 行 X lt matrix rnorm 2000 nrow 10 Y lt matrix rnorm
r
parameterpassing
apply
mapply
R - 查找行中的所有重复项并替换
我有一个大数据框 正在尝试查找一行中的重复元素 然后用空字符串替换所有重复值 X1 X2 X3 X4 X5 x 1 2 3 3 4 y 1 1 2 3 4 应该成为 X1 X2 X3 X4 X5 x 1 2 4 y 2 3 4 我可以在单个
r
duplicates
apply
对数据帧的每一行应用函数并同时递增计数器
我知道我可以使用apply 在数据帧的每一行上应用函数 如下所示 import pandas as pd df pd DataFrame Name A B C Number 1 2 3 def func row pass df apply
python
pandas
DataFrame
apply
如何在 git 树的顶部应用补丁以防止重复?
我正在为一个我认为很简单的问题寻求建议 并且通过创建一个小脚本确实可能很简单 但我认为应该已经有一种方法可以使用 git quilt stgit 来做到这一点 我不太擅长 git 这给我带来了一些问题 我的问题 我有一个 git 树 lin
git
duplicates
Patch
apply
series
Pandas groupby/apply 对 int 和 string 类型有不同的行为
我有以下数据框 X Y 0 A 10 1 A 9 2 A 8 3 A 5 4 B 100 5 B 90 6 B 80 7 B 50 和两个非常相似的不同功能 def func1 x if x iloc 0 X A x D 1 else x
python
pandas
apply
pandasgroupby
传递多个参数来应用 (Python)
我正在尝试清理 Python 中的一些代码以向量化一组功能 我想知道是否有一种好方法使用 apply 来传递多个参数 考虑以下内容 当前版本 def function 1 x if string in x return 1 else ret
python
apply
DataFrame
在读取 R 中的数据帧和列表时,如何使用元素匹配代替 apply 和 for-loop 函数?
我刚刚在帖子中被介绍到 元素匹配 如何从函数内部用字符串命名子列表 https stackoverflow com questions 76445543 how to name sublists with character strings
r
list
apply
lapply
matching
使用 lapply 和 which 按特征和功能对数据帧进行子集化
我有一个包含 5 个维度数据的数据框 如下所示 gt dim alldata 1 162 6 gt head alldata value layer Kmultiplier Resolution Season Variable 1 0 01
r
DataFrame
subset
apply
使用 apply 和不同的函数参数来计算每个元素
假设我有一个矩阵 垫子 mat lt matrix 1 5 nrow 10 ncol 3 byrow TRUE 我有某种想要应用的函数 在本例中按列应用 getRMSE lt function true est sqrt mean true
r
apply
基于数据帧名称中的通用模式 rbind 数据帧
假设我有多个数据帧 它们都具有相同的向量名称 并且我想绑定所有具有共同模式的数据帧 所以对于这 3 个数据框 df 1 lt data frame column1 factor sample c Male Female 10 replace
r
DataFrame
apply
rbind
R dplyr:在列中查找特定值,然后用该值替换右侧后续列中的相邻单元格
我正在尝试创建一个地点和事件时间的矩阵 就我而言 一旦事件发生 1 它就是永久性的并且不能返回到 0 一旦列中的单元格为 1 我将尝试用 1 填充右侧后续列中的相邻单元格 请参见下面的示例 site lt c A B C D E F G s
r
dplyr
apply
lapply
sapply
使用 apply 函数填充 NA 矩阵
我想使用 apply 函数填充一个空矩阵 例如我的目的是简化下面的代码 tmp lt matrix NA 10 10 tmp 1 lt sample 1 500 10 tmp 2 lt sample 1 500 10 tmp 10 lt s
r
matrix
Random
apply
如何从 R apply 函数访问全局/外部范围变量?
我似乎无法使 apply 函数访问 修改在外部声明的变量 给出了什么 x data frame age c 11 12 13 weight c 100 105 110 x testme lt function df i lt 0 apply
r
scope
apply
根据向量更改列的类别
我有 2 个数据框 主要的一个df 另一个数据框tmp它描述了列类型df和新格式应转换哪些列 这是一个可重现的示例 df lt data frame var1 c a b c var2 c 1 2 3 var3 c d e f tmp lt
r
format
apply
1
2
3
4
5
6
7
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