我有一个具有R行和C*k列的矩阵M。我想创建另一个具有R行和C列的矩阵F,以便
F(:,j) = min(M(:,(j-1)*k+1:j*k),[],2)
换句话说,F的第一列应该是M的第一个k列的最小值。
F的第二列应该是M的第二个k列的最小值,依此类推。我正在尝试重塑矩阵M到R*C x k矩阵D R x C matrix.But,然后再次重塑它到R x Cmatrix.But,我无法正确重塑M到F,因此F(i, :) = M(b, (j-1)*k+1:j*k)
下面是一个小示例:
k=2;
M = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12;];
then
F = [1
我有一个数据表包含3列计数,内存,核心。现在我试着用内存和核来求计数组的和。
我正在使用以下代码:
var queryG = from row in dtFilterX.AsEnumerable()
group row by row.Field<string>("memory") into grp
select new
{
Id = grp.Key,
我是R的初学者,我想知道我是否可以使用它来全面查看我的数据。具体地说,我在数据库中有一个包含650列的表。我想知道每一列的不同值是什么,以及每一列中出现了多少个值。
例如,如果我的表是这样的:
ID DATA1 DATA2 DATA3 DATA4
1 A 42 FORD QQ
2 B 42 ACURA 66
3 C (null) (null) 88
4 A (null) FORD QQ
我想知道以下几点:
Column DATA1 ha
如果我在R中有以下数据
date <- rep(seq(as.Date("2013-11-1"),as.Date("2014-6-1"), by = "months"),2)
category <- c(rep("Group 1","8"),rep("Group 2","8"))
x <- c(rnorm(8), rnorm(8))
data.frame(date,category,x)
date category x
1 2
在dataframe df中,如何在对行进行分组之后找到包含所有nan的列?
In [97]: df
Out[97]:
a b group
0 NaN NaN a
1 0.0 NaN a
2 2.0 NaN a
3 1.0 7.0 b
4 1.0 3.0 b
5 7.0 4.0 b
6 2.0 6.0 c
7 9.0 6.0 c
8 3.0 0.0 c
9 9.0 0.0 c
在这种情况下,所需的输出应该是组:a-列:b。
这是我在这里的第一个问题,如果我做得不对,请原谅我。我还在学习R。
我的数据框看起来像这样
DF
Status score
Test 2
Test 4
Control 5
Control 6
我想要做的基本上是转置数据,因此我有一个标记为test的列和一个标记为Control的列,这些值如下所示。最好使用dyplr
我有这些数据
ID A B C
0 0 True False False
1 1 False True False
2 2 False False True
想把它变成
ID group
0 0 A
1 1 B
2 2 C
我想使用列名作为category列的值标签。每行最多只有一个True值。
这是MWE
#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ID': range(
我正在通过我的网络通过多播传输数据。
我将数据发送到PC,运行freeRTOS和Lwip.The的主板直接在PC上接收数据,而不是在我的主板上。
电路板中的代码是PC中代码的精确相关副本。
我尝试了各种解决方案,包括设置NETIF_FLAG_IGMP标志,使用netconn_join_leave_group而不是igmp_leave或igmp_join,但这两种方案似乎都不起作用。
以上两个解决方案是我最好的选择,但它们都让我失望了。三天来,我一直在努力想办法解决这个问题,但没有结果。
int recieve_udp(char *ip, int sock, int port)
{
int
在Python中,我想用两个可能的路径搜索dataframe中的所有行(dataframe是从csv文件中填充的)。如果给定行的“Group”列为零,则使用“Channel_1”和“Data_1”列将该行的数据移动到新数据的下一行。如果给定行的“group”列为非零,则获取具有相同“group”列值的所有三行(也由“子组”列标识为1、2或3),并将其添加到新数据帧的下一行。
从csv文件生成数据的代码:
for name in glob.glob(search_string):
r_file = pd.read_csv(name)
目前的数据格式:
Channel_Num Gro
我希望通过将连续的列作为行,将分类因子作为列标题进行分组,并将聚合记录作为平均值、最小值或最大值。这是一个基本的问题,也是我无法找到的答案。以虹膜数据为例。我想得到每个物种类别的sepal.width和sepal.length的平均值。 library(dplyr)
mydata2 <-iris
# Groupby function for dataframe in R
summarise_at(group_by(mydata2,Species),vars(Sepal.Length),funs(mean(.,na.rm=TRUE)))
OUTPUT
Species