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将 Dataframe 传递给 Apply 函数 pandas 作为参数
可以将 DataFrame 传递给apply像这样的功能 df2 df1 apply func axis 1 args df2 def func df1 df2 do stuff in df2 for each row of df1 ret
python
pandas
apply
如何用 na.spline 替换 data.table 中的 NA 值
我正在尝试准备从欧盟统计局检索到的一些人口统计数据以供进一步处理 其中包括用相应的近似数据替换任何丢失的数据 首先我只使用 data frames 但后来我确信 data tables 可能比常规 data frames 提供一些优势 所以
r
dataTable
apply
Spline
将函数应用于大小相等的连续子向量
我正在寻找一种很好且快速的方法来应用一些对向量进行操作的任意函数 例如sum 连续到连续 K 个元素的子向量 这是一个简单的例子 它应该非常清楚地说明我想要什么 v lt c 1 2 3 4 5 6 7 8 v2 lt myapply v
r
split
GROUPING
apply
通过聚合数据帧的列来计算相关性
我有以下数据框 y lt data frame group letters 1 5 a rnorm 5 b rnorm 5 c rnorm 5 d rnorm 5 如何获取一个数据框 该数据框给出每行的 a b 列和 c d 列之间的相关性
r
DataFrame
correlation
apply
plyr
使用 sapply 进行中值插补
我想替换数据框列中的缺失值 我写了下面的代码 MedianImpute lt function data data for i in 1 ncol data if class data i in c numeric integer if s
r
forloop
apply
missingdata
使用 .apply() 并传递相同的实例作为上下文是否有意义?
我正在阅读 O Reilly 的 Javascript Web 应用程序 在书中的不同地方 作者使用了以下内容 instance init apply instance arguments 这有意义吗 这不是完全一样吗 instance i
javascript
function
Call
Execution
apply
在 r 中使用 lapply 函数和列表
d1 lt data frame col one c 1 2 3 col two c 4 5 6 d2 lt data frame col one c 1 1 1 col two c 6 5 4 d3 lt data frame col o
r
apply
lapply
为什么 apply() 返回错误的列类型?
我最近开始使用 R 和apply 功能让我绊倒 我很感激这方面的帮助 is numeric iris Sepal Length returns TRUE is numeric iris Sepal Width returns TRUE is
r
apply
如何绑定函数参数
如何将参数部分绑定 应用到 R 中的函数 这就是我走了多远 然后我意识到这种方法行不通 bind lt function fun argNames lt names formals fun bindedArgs lt list binded
r
bind
apply
R 应用错误 - as.matrix.data.frame() 中的错误
我遇到了一个莫名其妙的错误 我正在使用以下函数删除任何列中包含 NA 观察值的数据帧的行 removes NA d rows from a dataFrame wipeNArows lt function X rowsToDelete lt
r
apply
R中两个数据帧的行之间的欧几里得距离
计算欧氏距离R简单 可以找到一个很好的例子HERE 矢量化形式为 sqrt known data 1 unknown data 1 2 known data 2 unknown data 2 2 获得一个数据帧的每一行与另一个数据帧的所有行
r
apply
euclideandistance
如何对单列使用 apply() 函数?
我有一个包含多列的 pandas 数据框 我想仅更改第一列的值而不影响其他列 我怎样才能做到这一点使用apply 在熊猫中 给定一个示例数据框df as a b 0 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4 5 你想要的是 df a df a
python
pandas
DataFrame
NumPy
apply
R 中 apply 中的 equal() 行为
这很奇怪 apply matrix c 1 NA 2 3 NA NA 2 4 ncol 2 1 function x identical x 1 x 2 1 FALSE TRUE TRUE FALSE apply data frame a
r
Compare
apply
更新 pandas groupby().last() 的列值
给定数据框 dfd pd DataFrame A 1 1 2 2 3 3 B 4 5 6 7 8 9 C a b c c d e 我可以使用以下方法找到每个 A 组的最后一个 C 值 dfd groupby A last C 但是 我想将
python
pandas
Lambda
apply
pandasgroupby
使用“apply”系列函数处理 data.frames 列表
我有一个数据框 然后将其分成三个 或任意数量 的数据框 我想做的是自动处理每个数据帧中的每一列并添加现有变量的滞后版本 例如 如果每个 data frame 中有三个变量 V1 V2 V3 我想自动 无需硬编码 添加 V1 lag V2 l
r
apply
lapply
sapply
Scala中的apply方法是什么,特别是在类型定义中使用
我知道apply方法在伴生对象中使用时是语法糖 然而 什么是apply方法在类型定义中使用时如下所示 type Applyn def apply A f A gt A n Int x A A 这句话之间有区别吗 据我猜测 这句话是用于将通用
scala
generics
apply
Data.table:如何获取它所承诺的极快的子集并将其应用于第二个 data.table
我试图根据另一个数据集 lsr 的子集来丰富一个数据集 依从性 对于依从性中的每一行 我想计算 作为第三列 可用于实施规定方案的药物 我有一个返回相关结果的函数 但它仅在我必须运行它的总数据的一个子集上运行数天 数据集是 library d
r
dataTable
subset
apply
计算与其他列的双重类别关联的列中的特定字符。根据频率仓迭代进行
我有一个巨大的数据框 df1 其过于简化的版本由 3 列组成 单词 频率 和 字母 Words Frequency Letters flower tree 0 15 a 0 1 tree 0 67 a 0 4 planet 0 85 b 0
r
DataFrame
dplyr
apply
替换由另一个矩阵索引的矩阵元素
经过几个小时的搜索 我正在寻求您的专业知识 R 初学者 我尝试加快我的代码速度 我的目标是替换矩阵中的值A 但是 我想根据另一个矩阵的两个向量替换值B B 1 是行的名称i矩阵的A 第二栏 B 2 对应矩阵的列名A 我的代码的第一个版本是在
r
loops
matrix
apply
带有单位的 POSIXct 的差异,就像 difftime 一样
我有一个 POSIXct data 向量 想要计算连续元素之间的差异 就像通过diff e g burst lt as POSIXct c 2016 11 07 17 20 52 2016 11 07 16 21 52 2016 11 07
r
apply
difftime
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