我正在处理一个视频文件,以找出两个帧块之间的相似性,假设F和G表示为一维元素数组,两者的大小都相同,可以解释为宽度为W和高度为H的像素的正方形,其中W和H是不同的。 为了找出帧块的相似性,我应该使用绝对差异之和SAD,它是给定大小为Bw x Bh的块B的每个帧的相同位置上的像素的所有差异的总和。作为额外的,我还需要所有SAD值的平均值。 考虑到给定W、H、Bw和Bh的值,可以找到一行中的所有块和一列中的所有块,因此,通过将这两个值相乘,可以找到大小为Bw x Bh的所有块,我认为最快的实现是: 使用sad_total变量循环一列中的所有块,然后循环每行中的所有块,其中用于获得单个块的curr
我是Apache Spark (和Scala)的新手,我想在读取csv文件后立即应用一个简单的sql请求,并将其加载到DF上,而不需要创建额外的数据帧或临时视图或表。 这是初始请求: SELECT DISTINCT city from cities
WHERE id IN ("10", "20")
AND year IN ("2017", "2018") 这是我在Scala上尝试的: val cities = spark.read.options(Map("header" -> "true"
假设我们想要逐行访问数据帧中的数据。示例是简化的,但当按行名对数据帧排序时,例如(df[order(row.names(df)]),我们使用相同的技术。
如果数据框有一列,我们将返回一个原子向量:
> df
x1
a x
b y
c z
> df[1, ] # returns atomic vector
[1] x
如果数据框有两列,我们将得到一个包含行名的单行数据框:
> df
x1 x2
a x u
b y v
c z w
> df[1, ] # returns data frame
X1 X2
a x
在这里,我想应用多个条件,在同一列,但使用的国家,没有得到适当的输出。Excel值:-
Column 1 Column 2
Y a
Y b
Y c
Y d
N s
N b
试行公式:=SUM(B:B,{"a",“b”})
预期产出:-2
附加问题:-另外,我想在第1栏中用"Y“过滤,在第2栏中用"a”、"b“过滤,输出应该是
我正在学习scala中类型方差和界限的概念,以及如何使用它们。我遇到了下面关于堆栈溢出的问题,其中一个解决方案提到了如何防止scala泛化这些类型。
下面是在解决方案中发布的代码。在下面的代码中,添加一个新的类型参数C有什么帮助?我理解B是如何被约束的(作为A的超级类型和水果的子类型)。但是我完全不知道C在这里做什么。为什么它应该是超级类型A为什么隐含证据要求B是C的亚型?
以及为什么在添加橙色对象列表时出现了一个不相关的错误:果树不是香蕉的子类型。有人能解释一下吗?
我猜想,为了满足第一个约束,橘子对象被推断为水果对象,但后来又失去了为什么它说水果不是香蕉的一个亚型。
case class
我在我的全局环境中有一堆数据帧,每个数据帧有5列,我想过滤掉它们中只有第4列和第5列中包含零的行。我尝试列出所有数据帧,并使用以下代码运行for循环: all_frames <- list(aa,bb,cc,dd,ee,ff,gg,hh,ii,jj)
for (i in all_frames) {
i <- i[apply(i[,-c(1:3)], 1, function(x) !all(x==0)),]
} 不幸的是,这不起作用,任何建议都将不胜感激,谢谢!
我正在尝试重命名基于另一个数据帧的数据框的列。如何使用Scala实现这一点?
基本上,我的数据看起来像这样
DataFrame1
A B C D
1 2 3 4
我还有另一个表,它看起来像这个DataFrame2
Col1 Col2
A E
B Q
C R
D Z
我想相对于其他数据帧重命名我的第一个数据帧的列。因此,预期输出应如下所示:
E Q R Z
1 2 3 4
我尝试使用PySpark (由从复制的)编写代码,运行良好:
name_dict = datafram
我的dataframe df1中有这样的列,其中以20开头的列是动态生成的。
我可以使用以下方法将以20开头的列重命名为2019_p、2020_p、2021_p
df.select(*[col(c).alias(f"${c}_p") if c.startswith("20") else col(c) for c in df.columns])
现在我有了两个数据帧,一个原始数据帧和另一个数据帧,列以20开头,以_p结尾。我希望根据不带_p或with_p的非空列来最终选择列。如何实现这一点?
希望在"ROE“列中用"NaN”替换其中百分比大于100的值。正在读取csv文件。以下是代码,不确定如何在'missing‘数据帧中赋值,请帮助
**数据集中的ROE列包含"25.00%“、"130.00%”、"50.00%“等值。因此,在比较时,首先需要通过删除最后一个字符来转换浮点数中的值。
missing = pd.read_csv(local_path + "/Week4/Datasets_Week4/roemissing.csv")
print(missing)
for x in missing["ROE
在Scala中,有没有一种方法可以指定一个模式来匹配一个大于(或小于)或等于某个特定值的列表?
例如,如果我想对大小为3或更小的所有列表应用相同的操作:
list match {
case Nil => op(list)
case x :: Nil => op(list)
case x :: y :: Nil => op(list)
case x :: y :: z :: Nil => op(list)
case x :: tail => other(list)
}
有没有办法将这种情况减少到两种情况?
我有一个有100列和列名的数据帧,比如col1、col2、col3……我想根据条件匹配对列的值应用特定的转换。我可以将列名存储在字符串数组中。并在withColumn中传递数组的每个元素的值,并且基于When条件我可以垂直转换列的值。但问题是,由于数据帧是不可变的,所以每个更新的版本都需要存储在一个新的变量中,并且新的数据帧需要传入withColumn以便为下一次迭代进行转换。有没有办法创建数据帧的数组,以便新的数据帧可以存储为数组的元素,并且可以根据迭代器的值进行迭代。或者有没有其他方法来处理同样的问题。 var arr_df : Array[DataFrame] = new Array[