在data.table中使用"or“的条件行聚合
在data.table中使用"or"的条件行聚合是指在data.table对象中，使用逻辑运算符"or"来筛选满足特定条件的行，并对这些行进行聚合操作。
具体步骤如下：
- 创建data.table对象：首先，需要创建一个data.table对象，可以使用data.table包提供的函数，如data.table()或fread()来读取数据文件并创建data.table对象。
- 使用"or"条件筛选行：接下来，使用逻辑运算符"or"来筛选满足特定条件的行。在data.table中，可以使用i参数来指定筛选条件。例如，如果要筛选满足条件A或条件B的行，可以使用以下语法：
- 使用"or"条件筛选行：接下来，使用逻辑运算符"or"来筛选满足特定条件的行。在data.table中，可以使用i参数来指定筛选条件。例如，如果要筛选满足条件A或条件B的行，可以使用以下语法：
- 其中，dt为data.table对象，A和B为逻辑表达式。
- 进行行聚合操作：筛选出满足条件的行后，可以对这些行进行聚合操作。在data.table中，可以使用by参数来指定聚合的列。例如，如果要按照列C进行聚合操作，可以使用以下语法：
- 进行行聚合操作：筛选出满足条件的行后，可以对这些行进行聚合操作。在data.table中，可以使用by参数来指定聚合的列。例如，如果要按照列C进行聚合操作，可以使用以下语法：
- 其中，agg_func为聚合函数，D为需要聚合的列，C为聚合的列。
- 完善答案：根据具体的问答内容，可以进一步完善答案，包括概念、分类、优势、应用场景以及推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。
需要注意的是，以上步骤中的具体语法和参数根据实际情况可能会有所变化，可以根据具体的数据和需求进行调整。此外，为了遵守要求，本答案不会提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。
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select count(a) from table 1
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下一列将显示上述结果占使用如下查询的记录总数的百分比
select count(*) from table 1
where date >'2020-01-0
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sample species1 species2
sample1 1 21
sample2 47 36
sample3 8 32
在另一个数据帧df2中，我有门、属等。对于每个物种(行)。
species phylum genus
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谢
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我有一个数据框架(又名df)，当列满足特定条件时，我希望将列价格乘以，例如
df$US=='non‘。
这是我的代码：
df$Price <- df$Price[df$US=='non US']*0.85
运行上述代码将导致以下错误：
Error in `$<-.data.frame`(`*tip*`, CompPrice, value = c(140, 114.117647058824, :
replacement has 142 rows, data has 400
我理解错误发生的原因，但是，我不知道如何仅仅修改符合条件的行。
提前谢谢。
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在R中计算移动和
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library(data.table)
dt <- data.table(pno = c("A","A","A","A","A","A","A","B","B", "B", "C", "C" ),
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x <- c("a","a","b","b","c","c","d","d")
y <- c("a","a","a","b","c","c", "d", "d")
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浏览 0提问于2019-09-27得票数 0
给定以下MongoDB集合：
[
{
"_id": 1,
"basket": [
{
"key": "A",
"value": [
"Bananas"
]
},
{
"key": "B",
"value": [
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]
}
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使用R中的条件替换列值
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输入数据格式
dt <- data.table(ID=c("A","A","B","B"),Amount1=c(100,200,300,400), Amount2=c(1500,1500,2400,2400),Dupl=c(1,8,1,0))
现在，由于"Dupl“列有8是第二行，所以我想将"Amount1”改为"Amount2“。
期望输出
dt <- d
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如果满足某
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library(data.table)
df_1 <- data.frame(A=c(1,1,3,5,6,7), B = c("x","y","z","q","w","e"), C = rep("NO",6))
df_2 <- data.
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如何选择满足特定条件的R数据框的第一行？
下面是上下文：
我有一个包含五列的数据框：
"pixel", "year","propvar", "component", "cumsum."
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dt <- data.table(a = 1:9, b = seq(10,90,10), c = seq(11:19), d = seq(100, 900, 100))
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dt[, average := mean(.SD)]
然而，这是整个事情的总和。我知道我也可以这样做：
dt[, average := lapply(.SD, mean)]
但是这给出了单行结果。我本质上是在寻找等价物：
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我被困在这里有另一个R-问题。我有一个以下布局的数据框，有超过2000个观察值和50列：
group <- c("X","X","X","X","Y","Y","Y","Y","Z","Z","Z","Z")
subgroup <- c("A","B","A","B","A","B","A&
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这就是我的数据表的样子：
library(data.table)
dt <- fread('
Product Group LastProductOfPriorGroup
A 1 NA
B 1 NA
C 2 B
D 2 B
E 2 B
F 3 E
G 3 E
&#
浏览 2提问于2016-07-09得票数 12
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n = c(2, 3, 5)
s = c("aa", "bb", "cc", "dd", "ee")
b = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)
x = list(
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R中的条件聚集
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考虑以下汇总表：
d <- data.frame(c("a","a","a","a","b","b","b","b"),c("a1","a1","a2","a2","a1","a1","a2","a2"),"c","d",c(1:8))
我希望聚合第5列中的值，因此我得到了以下data.frame：
d1
浏览 2提问于2019-10-22得票数 0
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如何创建包含嵌套data.table的data.tables？
示例
set.seed(7908)
dt <- data.table(x=1:5)[,list(y=letters[1:x],z=sample(1:100,x)),by=x]
dt
## x y z
## 1: 1 a 13
## 2: 2 a 27
## 3: 2 b 87
## 4: 3 a 85
## 5: 3 b 98
## 6: 3 c 1
## 7: 4 a 53
## 8: 4 b 81
## 9: 4 c 64
## 10: 4 d 45
## 11: 5 a 28
## 12
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我有熊猫df，它有7000行*7列。我有一个列表(row_list)，它包含我想要从df中过滤出的值。我想做的是，如果df中的行包含列表中的相应值，则过滤掉这些行。这就是我尝试的结果， 空索引列: A、B、C、D、E、F、G DataFrame：[] df = pd.read_csv('filename.csv')
df1 = pd.read_csv('filename1.csv', names = 'A')
row_list = []
for index, rows in df1.iterrows():
my_list = [row
浏览 19提问于2020-11-30得票数 0
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