我试图找出如何纠正我正在处理的数据集中的一些条目错误。我已经解决了这个问题,但是我认为我这样做是没有效率的,因为我用一个条件单独地替换了值,而不是迭代列和使用一个条件替换值。
在我的数据集中,corruption_score列的三个观察值是10的。我想遍历这个列,用它自己除以10来替换大于10的变量的任何观察。下面是我的数据集的打印输出示例。
# A tibble: 6 x 9
country year value deaths_per_100k region corruption_score rank electricity_acc…
<chr> <dbl&
因此,我有一段代码,通过传递对象作为函数的引用,尝试对对象进行变异:
var c = { why: 'older' };
var d;
d = c;
//passing by reference
function changeGreeting(obj) {
obj.why = 'newer' ; // mutate
}
changeGreeting(d)
console.log(c);
console.log(d);
它成功地变异,并按预期产出:
到目前为止没有问题。
然后我看到邪恶的孪生代码看起来是一样的,但没有表现:
var c
struct Test {
var a: Int
func changeA() {
a = 10
}
}
var testInstance = Test(a: 10)
testInstance.a = 1
我知道,Structs是不可变的,但是Swift编译器允许我将属性"a“更改为1,在它被初始化为10之后,Structs是不可变的吗?为什么这是允许的?
如果Swift编译器允许从实例中更改属性"a“,为什么不允许方法"changeA”在结构中修改"a“而不添加”变异“修饰符?似乎允许从实例修
我理解dplyr::if_else()和基本ifelse()之间的主要区别:在前者中,对真假结果进行严格的类型检查。
然而,我注意到了另一个不同之处,我想知道这是我想要的行为还是我做错了。
下面是一些简单的代码:
library(dplyr)
choose_number <- function() {
n <- readline("Choose a number between 1 and 4: ")
n <- as.integer(n)
if (between(n, 1, 4)) { return(n) }
else { return(NA
我有一个非常嵌套的JSON对象,最初是用useState钩子创建的-
const [template, setTemplate] = useState([
{
statement: 'this is top level statement',
nestingLevel: 0,
children: [
{
nestingLevel: 1,
statement:
'this is a statement with such a temp
不变的和最终的有什么区别?
例如,这个
@Immutable
public MyClass {
String property1
MyOtherClass property2
List myLIst
}
和
public final MyClass {
final String property1
final MyOtherClass property2
final List myLIst
}
斯威夫特瑞尔
zip([1,2,3],[7,8,9]).generate().next()
repl.swift:1:22: error: value of type 'Zip2Generator<IndexingGenerator<Array<Int>>, IndexingGenerator<Array<Int>>>' has no member 'next'
但这样做是可行的:
var gen = zip([1,2,3],[7,8,9]).generate()
gen.next()
为什么?
目前,我正试图将整个Fortran 77代码重写为Julia。在此Fortran代码中,有各种具有SAVE属性的局部变量(来自SAVE语句或在DATA语句中显式初始化时)。
问题是:我无法重现Fortran中保存的这些变量所期望的结果。例如,代码有许多随机生成程序从数值配方中提取出来。特别是ran3.f,它不仅从主程序内部调用,而且从其中的许多不同子程序调用。
ran3.f指出:
FUNCTION ran3(idum)
c Returns a uniform random deviate between 0.0 and 1.0.
c Set idum to any negative val
这是一个非常简单的问题,但我无法在其他帖子中找到我的答案。例如:- -
两个csv文件具有相同的列名(例如,名称、电子邮件、状态等)。第一个csv是名称和电子邮件的主列表。第二个是对某个事件进行了回复的个人列表。我想合并这两个数据帧,删除所有重复项,然后更改为RSVP == "yes/no“创建一个新列。我假设您在这个问题中使用了dplyr的一个函数,但不确定它是full_join()还是inner_join()。举个例子:
status names email company
1 invited John Smith joh