我是R的新手,所以我在问一个基本的问题。
我有两个数据帧
数据帧1包含匹配对:
Factor1 Factor2
A D
B E
C F
数据帧2包含不同样本中不同因素的水平:
Sample1 Sample2
A 10 0
B 10 0
C 0 0
D 0 10
E 0 10
F 0 0
我正在尝试遍历第一个数据帧。对于数据帧1中的每一行,如果样本1中factor1的电平大于5,并且样本2中因子2的电平大于5,则在数据帧1中添加第三列中的TRUE,否则添
我有一个数据帧,我想在它上面添加一个列的级别。使用my_dict可以找到正确的新列级别。
df = pd.DataFrame(index=list('abcde'), data={'A': range(5), 'B': range(5)})
my_dict = {"B": "BB","A": "AA","C": "CC"}
这就是我所期望的:
Out[92]:
A B
AA BB
a 0 0
b 1 1
c 2 2
d 3
在SQL insert中,通常我们在SQL中指定列的名称。有没有一种动态生成的方法?基本上,如果我们指定列的名称,那么明天如果添加一个新的列,就会涉及到代码更改。我怎样才能避免这种情况?
我在考虑下面的解决方案-
如何通过select column_name,* from information_schema.columns where table_name = '‘order by ordinal_position;获取列名,然后创建包含列的INSERT语句?这样我们就不需要在SQL中指定列名...有什么想法吗?
具体来说,我想迭代两个数据文件,一个是大的,另一个是小的。
最后,我想比较一下某一列中的值。
我试着创建一个嵌套的for循环;外部循环遍历大型dataframe,内部循环迭代小的dataframe,但是我遇到了困难。
我正在寻找一种方法来识别我的大型数据文件中的"name“和"value”,它们与我的小dataframe匹配。
背景信息:我正在使用熊猫库。
大型数据帧:
小数据集:
Name Value
SF 12.84
TH -49.45
我有两个巨大的数据格式,它们的列和行名相同,但值不同。现在,我想计算两个数据文件之间的每一列的相关性,但只计算同名的列。
yyyymm `10000` `10001` `10002` `10003` `10004` `10005` `10006`
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 198601 NA NA NA NA NA NA