我目前正在处理一个2个数据帧,一个我简单地称之为Data,另一个称为DataOutput。Data有21个变量的400,000多个观测值,而DataOutput只有21个变量的4个观测值。DataOutput是一个数据框架,它包括不同和的简单多少NA和OOR(OutofRange)以及#测量和比率((NA+OOR)/#Measurements)。Data dataframe当前包含大量只包含NA的列,因为根本没有这些变量的测量值。
我想去掉那些只有NA的列。
for(z in 2:22)
{
if(DataOutput[4,z] == 1) //This is the ratio ((NA+
我有一个包含10列的数据帧:
A B C 1 1 1 1 1 1 1
B M J 2 1 2 2 2 2 2
J K Z 3 3 3 3 3 3 3.1
V N I 4 4 4 4 4 4 4
我想排除那些在4到10列之间具有相同值的行。我找到了比较不同行的解决方案,但这里我讨论的是1行以内的行。所以输出是
B M J 2 1 2 2 2 2 2
J K Z 3 3 3 3 3 3 3.1
因为第一行和最后一行在第4列到第10列中具有相同的值。我可以通过将每个值1
我想问一下关于数据框子设置的问题
假设我有像这样的数据帧
|index |name|buy|
--------------
0 a False
1 a True
2 b False
3 c True
4 b False
5 a False
6 c True
7 c False
问题是如何针对其他列(在本例中为name列)中的每个组,将列(在本例中为buy列)中的False值在true值之前的行设置为子集
所要求的结果是这样的
|index |name|buy|
--------------
0 a False
我想删除在所有列中具有相同值的行。例如,我有一个家庭和工作ID。如果某一行的家庭和工作地点ID相同,我想删除整行。示例如下:
Home Work
4532 4532
3433 3434
2343 2343
例如,我想删除第一行和第三行,因为它们的每一列具有相同的值。但我想知道如何对所有行执行此操作,这适用于相当大的数据集。
我正在尝试根据列属性获取两个数据帧的补码。 pd.merge可以接受交叉点,但有没有一种简单的方法可以在不创建/洗牌更多数据帧的情况下接受称赞? 其他人在这里回答了这个问题(how to find the complement of two dataframes),提出了一种创建/混洗更多数据帧的方法,但我想知道是否有更直接的方法来使用函数来做到这一点。
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
我正在尝试使用pandas来拆分一个类似如下的tsv文件: X y X y 空行 X y z a b c X y z a b c 分成两个单独的数据帧,一个包含空行之前的一半,另一个包含文件的其余部分-这是因为我不能将整个文件读取到一个数据帧中,因为这两个部分的列数不同。 有没有办法建立空行作为第一个数据帧的“停止点”,并将tsv文件的其余部分读取到另一个数据帧中? 目前,我只是通过使用pd.read_csv(file_name,skiprows = 3,delimiter = '\t')跳过行来解决这个问题,但是使用这种方法不是一个很好的方法。 谢谢!