我想将一个函数(距离矩阵之间的距离)应用于距离矩阵列表,并以矩阵/表格式提取计算值。 利用ecodist软件包和嵌套的lapply进行计算,使MRM距离的计算尽可能的结合起来。 第1部分: library("ecodist")
#example data
data(graze)
#make list to get it looking like my data
grazelist<-as.list.data.frame(graze)
#all vs all distance combination
grazedist<-lapply(names
想象一下我有一份清单
l <- list("a" = 1, "b" = 2)
和数据帧
id value
a 3
b 4
我希望将id与列表名称匹配,并在该列表上应用一个函数,其中包含数据帧中的值。例如,我想要数据帧中的值和列表中相应的值,我得到
id value
a 4
b 6
有人有线索吗?
编辑:答:我只想把这个问题扩大一点。现在,我在列表的每个元素中都有多个值。
l <- list("a" = c(1, 2), "b" =c(1, 2))
我还是想要这
我有一个大约400个数据帧的列表,我想为每个数据帧提取特征。所有数据帧的功能都将是相同的。
数据帧由来自加速度计的信号组成,我将应用分类来识别不同的活动。因为我的类是基于特定模式的,所以我需要我的特征(统计特征和频域特征)基于窗口。
我可以直接对数据帧列表执行此操作吗?提取特征,然后将新的特征列添加回每个数据帧的列表中?
任何建议都将不胜感激。我被卡住了。我知道如何在每个数据帧上执行此操作,但处理如此多的数据帧非常耗时。
列表示例
# Dataframes, x and y are accelerometer measurements and a is annotation
df1 <
我必须将逻辑运算符or应用于pyspark中的where函数中的条件列表。or的操作符是|,就像在pyspark中一样,它不能使用来自any()的any()函数。有没有人建议如何解决这个问题?
下面是一个简单的例子:
# List of conditions
spark_conditions = [cond1, cond2, ..., cond100]
# Apply somehow the '|' operator on `spark_conditions`
# spark_conditions would look like -> [cond1 | cond2 |
我在一个项目中工作,我需要在列表视图中显示SD卡中存在的所有文件的列表,并在列表视图项目上给用户选项来选择打开该文件的应用程序。下面是我正在使用的代码。它在Android 2.3.3上运行得很好。但Android4.0及更高版本可以在图库照片查看器中打开所有文件。请给我建议。
@Override
public void onItemClick(AdapterView<?> arg0, View arg1, int arg2, long arg3) {
// TODO Auto-generated method stub
Uri path =
我无法确定使用多个列表的列表理解来生成列表的Pythonic方法。我试图生成一个实现以下函数的列表:
vbat = Vmax -a+b+c
其中Vmax是一个常量,但a、b和c是列表。我希望我能做一些容易读懂的事情:
vbat = [Vmax - x + y + z for x in a and y in b and z in c]
我知道,我可以使用地图运算符来创建一个新的组合列表,然后在新列表上使用一个列表理解,但它似乎有点丑陋和难以阅读。我知道的代码如下所示:
newlist = map(sub,map(add,b,c),a)
vbat = [Vmax + x for x in newl
在PHP中,有没有办法获得Composer的/vendor/autoload.php文件加载的所有库的列表?
示例:
require_once("./composer/vendor/autoload.php");
// In some way, get a list of libraries that were loaded:
$libraries = composer_get_libraries(); // you get the idea
我似乎在作曲家文档或谷歌上找不到这个...
列出已安装的库('composer show')很容易,但这并不能显示哪些
我正在尝试创建一个递归函数,它接受JSON字典,并将任何带有键名的值存储到一个列表中。然后,我将获取这个列表,并找到最低的值。我的代码现在看起来像这样,但是在列表中生成多个空列表。
def recurse_keys(df):
rates = []
for key, value in df.items():
if key == 'rate':
rates.append(value)
if isinstance(df[key], dict):
recurse_keys(df[key])
我有一个应用于dataframe的函数(下面我将其称为function1name)。函数的多个输出保存在一个列表中。
函数内部有一个常量(cval)。我希望使用许多不同的常量值(例如,1到5或1到100之间),在同一数据上多次运行该函数。对于函数的每次运行,我想将结果保存在一个列表中。
这就是我尝试过的:
newfunction<-function (df)
{
for(i in 1:5) #this could be 1:10, 1:100 etc. but I'm just trying 1:5 for now
{robj<-list(function1name(df
很抱歉这个问题的标题很笨拙,但我想不出一个合适的方式来表达它。我正在用Python2.7开发一个日历类型的应用程序。我有一个Day类,它有一个窗体的构造函数
def __init__(self, d):
# Date in datetime.date format
self.date = d
# Julian date
self.julian = date_utils.calendar_util.gregorian_to_jd(d.year, d.month, d.day)
# Sun and moon rise and set times
我构建了一个闪亮的应用程序,我用hist()和density()对象创建了一些情节,它们都保存在一个列表中,从另一个脚本文件中保存到一个.RDS文件中。所以,在闪亮的我只读了.RDS和制作的情节。
现在一切都在工作,除了我找不到如何用hchart()函数改变高图集的高度之外。在我的代码中,按照它的构建方式,我不能使用管道"%>%",因为我在purrr::map()函数中使用了hchart。
为了更好地解释,我创建了一个小示例,如下所示。
# Example of how the objects are structured
list <-
对于如何解决这个难题,我将非常感激,我在快照中有这个dataFrame的结构,我正在尝试用这个列表(MyList)中的值替换业余爱好列中的值,这些值目前并不存在于业余爱好列的每一行中。
myList =["Dancing","Climbing,"Singing"]
这就是我尝试过的,我似乎离正确的解决方案还很远。
df.apply(lambda x:df['Hobbies'],(for i in myList: if i not in x : x.append(i)))
谢谢你的投入。
我是scala的新手,我正在尝试实现一个代码,首先读取文件夹中的文件列表,然后在HDFS中加载每个CSV文件。
到目前为止,我正在使用for循环遍历所有CSV文件,但我希望使用多线程来实现这一点,以便每个线程负责每个文件,并对各自的文件执行端到端处理。
我目前的实现是:
val fileArray: Array[File] = new java.io.File(source).listFiles.filter(_.getName.endsWith(".csv"))
for(file<-fileArray){
// reading csv file from s
新的电火花,并希望任何指针生成一组项目的基础上,随机选择从一个给定的列表。这些随机选择需要附加到列表中,但必须是唯一的,因此在python实现中,我在while语句的上下文中使用了一个集来启动。
import string
import random
def id_generator(size=6, chars=string.ascii_uppercase + string.digits):
return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(size))
my_set=set()
while len(my_set)<
我正在尝试编写一个函数,它可以根据艺术家的Spotify ID在Spotify上返回他们的流派。这是spotifyr包中的。考虑以下数据帧artists # A tibble: 6 x 2
id name
<chr> <chr>
1 6ltzsmQQbmdoHHbLZ4ZN25 Lord Huron
2 35U9lQaRWSQISxQAB94Meo America
3 22WZ7M8sxp5THdruNY3gXt The
我正在尝试运行以下代码:
for x in range(len(df10)):
try:
time.sleep(1) #to add delay in case of large DFs
geocode_result = gmaps.geocode(df10['Address'][x])
df10['lat'][x] = geocode_result[0]['geometry']['location'] ['lat']
df10['lo