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在 R 中合并具有缺失值的数据框
获取数据帧的代码 rat all structure list frequency c 37L 31L 14L 11L 2L 3L isoforms 8 13 type structure c rat all rat all rat all
r
MERGE
DataFrame
重命名数据帧切片上的列未按预期执行
我试图清理数据框中的列名 但只是清理一部分列 当尝试以某种方式替换数据帧切片上的列名称时 它不起作用 为什么呢 假设我们有以下数据框 Note 底部是可复制的代码来重现数据 Value ColAfjkj ColBhuqwa ColCouiq
python
pandas
DataFrame
如何在时间列上组合基于约束的 R 数据帧
我有两个 R 表 每个表都有一个用户列表和一个与他们采取特定操作的时间相对应的时间戳 其中第一个 df1 两个表具有详尽的用户列表 并且用户将具有具有不同时间戳的多行 第二 df2 将有一个更有限的用户列表 但用户将再次出现在表中 并具有不
r
DataFrame
posixct
制作特定结构的矩阵
请注意 我不知道我错在哪里 但我花了一整天的时间试图解决这个问题 因此 我请求不要将其作为重复问题丢弃 并将其视为与矩阵结构相关的非常具体的问题 我有以下数据框 dput c m q structure list ASK Price c 1
r
matrix
DataFrame
使用“data”参数编写函数
我想编写一个函数 它可以将数据框中的列或列名称及其来自的数据帧作为参数 df lt data frame x c 1 5 y c 6 10 z LETTERS 1 5 my fxn lt function aaa bbb ccc data
r
DataFrame
将不均匀列表转换为 data.frame [重复]
这个问题在这里已经有答案了 在简单的情况下 将偶数列表转换为数据帧可以通过以下方式完成as data frame 例如 gt x1 lt list a 1 3 b 4 6 c 7 9 gt as data frame x1 a b c 1
r
DataFrame
将 pandas 数据框中的字符串日期转换为不同格式
到目前为止 我一直在社区中寻找这个答案 但找不到 我在 python 3 5 1 中有一个数据框 其中包含一列 其中包含从 CSV 文件导入的字符串中的日期 数据框看起来像这样 TimeStamp TBD TBD Value TBD 0 2
python
pandas
DataFrame
如何获取 pandas 中几乎没有相同模式值的列的模式
我有一个数据框 我想获取特定列的模式 我在用着 freq mode df mode my col 0 但是我收到错误 ValueError The truth value of an array with more than one ele
pandas
DataFrame
mode
any
将包含列表的 pandas 列“unstack”成多行[重复]
这个问题在这里已经有答案了 假设我有以下 Pandas 数据框 df pd DataFrame a 1 2 3 b 1 2 2 3 4 5 a b 0 1 1 2 1 2 2 3 4 2 3 5 我如何 取消堆叠 b 列中的列表以便将其转换
python
list
pandas
DataFrame
R 在数据帧中生成非重复对
所以目的是通过距离来比较每个ID与其他ID 考虑以下数据框Df ID AN AW a white green b black yellow c purple gray d white gray 为了进行比较 我需要如下所示的组合 ID AN
r
DataFrame
将列变量字符串从“1”更改为“01”
我在数据框中有一列是字符类型 变量是 1 01 2 01 3 03 4 04 等的混合 我如何选择所有没有前导 0 和格式的内容 以便它们都是 01 02 03 04 等 我们需要首先将其转换为numeric并使用sprintf df1 c
r
DataFrame
在spark-shell中将行拆分为多行
我已将数据导入到 Spark shell 中的 Spark DataFrame 中 数据填充如下 Col1 Col2 Col3 Col4 A1 11 B2 a b 1 0xFFFFFF A1 12 B1 2 A2 12 B2 0xFFF45
scala
apachespark
DataFrame
apachesparksql
对 dplyr 过滤器中的函数参数求反
我希望这个函数能够对数据框进行子集化并列出不在子集中的行 这是一个例子 library tidyverse library stringr arrests lt USArrests gt rownames to column list ar
r
DataFrame
dplyr
通过抓取信息创建新列
我正在尝试将从网站上抓取的信息添加到列中 我有一个数据集 如下所示 COL1 COL2 COL3 bbc co uk 我想要一个包含新列的数据集 COL1 COL2 COL3 Website Address Last Analysis Bl
python
pandas
DataFrame
webscraping
beautifulsoup
Pandas 左合并将数据保留在重复列的右数据框中
我想合并两个数据框 df2 可能有更多列 并且始终为 1 行 我希望 df2 行中的数据覆盖 df 中的匹配行 笔记 ser and no列组合在一起使行独一无二 import pandas as pd df pd DataFrame se
python
pandas
DataFrame
根据日期检查创建新列
我在 Scala 中有两个数据框 df1 ID Field1 1 AAA 2 BBB 4 CCC and df2 PK start date time 1 2016 10 11 11 55 23 2 2016 10 12 12 25 00
scala
apachespark
DataFrame
如何在 Pyspark 中使用 dataframe 中的函数 withColumn 函数?
我定义了一些字典和一个函数 dict TEMPERATURE 0 70 Low 70 01 73 99 Normal Low 74 76 Normal 76 01 80 Normal High 80 01 300 High hierarch
function
apachespark
DataFrame
replace
PySpark
按组对 data.frame 执行基于向量的操作
我在这里看到了一些相当类似的问题的答案 但是 我的大脑在将我读到的内容直接应用到我的数据方面遇到了一些困难 我想从组织成组的较大数据框中减去 data frame 中包含的向量 在这种情况下 我有一个标准参考 dfRef 我想从几个重复的实
r
DataFrame
vector
有没有一种惯用的方法来缓存 Spark 数据帧?
我有一个大型镶木地板数据集 正在使用 Spark 读取 读取后 我会筛选行的子集 这些行在应用不同转换的许多函数中使用 以下与我想要完成的逻辑相似但不完全逻辑 df spark read parquet file special rows
DataFrame
apachespark
PySpark
apachesparksql
Pandas 比较下一行
我有一个像这样的数据框 d d z Q8 Q8 Q7 Q9 Q9 d t 10 30 10 31 10 38 10 40 10 41 d qty 20 20 9 12 12 我想比较第一行和第二行 数量与下一行相同并且 下一行中的 t 更大
python
pandas
DataFrame
TimeSeries
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