我需要像Node.js中的Ext.apply这样的东西。最明显的方式是定义我自己的:
function simplestApply(dst, src1) {
for (var key in src) if (src.hasOwnProperty(key))
Object.defineProperty(dst, key, Object.getOwnPropertyDescriptor(src, key));
}
但是,有没有内置的函数来实现同样的目的呢?
我有个数据:
a<-c(1,2,3)
b<-c("CarA","CarB",NA)
data<-data.frame(a,b)
data
a b
1 1 CarA
2 2 CarB
3 3 NA
现在,我要删除缺少数据的行(NA)。
但这是行不通的:
data<-data[data[,2]!=NA,]
我在这里的想法是看第二栏,2,寻找那些没有NA。然后提取剩余的数据。有人能告诉我这里出了什么问题吗?
下面的代码完成了这项工作,但是完成执行几乎需要60秒。大约有2000行和55列。我想嵌套循环并不是最有效和专业的方法,我在Google中搜索,但没有找到更好的方法.(我想也许有一种使用SQL的方法?)我将感谢关于使这项任务更有效率的建议。(它是用vb.net编写的,但c#也适用于示例和建议)
Public Sub LoadDataTableToExcell(ByVal d As DataTable, ByVal path As String, ByVal fileName As String, ByVal newFile As Boolean, ByVal sheetName As St
我有一个带有name和type的数据帧A。
name aa tt gg cc aa at ag ac
type 3 2 4 3 2 2 3 3
如何使用type和该类型在data.frame A中出现的次数计数来创建新的排名data.frame B
count 4 3 1
type 3 2 4
谢谢你的帮助。
我有一个具有等长群的data.frame (id)
id | amount
--------------
A | 10
A | 54
A | 23
B | 34
B | 76
B | 12
我想将由 id组转到:
id |
----------------------
A | 10 | 54 | 23
B | 34 | 76 | 12
这样做最有效的方法是什么?
我以前使用过reshape和dcast,但是它们确实非常慢!(我有很多数据,我很想加快这个瓶颈)
有没有更好的策略?使
我有一个相对较大的data.frame,有205K的观察值和54个变量。此data.frame是附加三个不同data.frames的结果。原始data.frames都有date、time、lat和lon列,但是每个data.frame都包含我需要保留的附件信息。因此,在最终的data.frame中,我有三行组成的集合,其中日期、时间、时间、纬度完全相同,但var1、var2等的值不同,有些是NA。我的data.frame的简化版本可能如下所示:
mydf
var1 date time var2 var3 var4 var5 var6 lat lon
1 A 1 2
我有一个宏,它根据其他行的值禁用某些行,它工作正常。
Private Sub Worksheet_Change(ByVal Target As Range)
Call SecurityColumnsLookup(Target)
End Sub
Private Sub Workbook_Open(ByVal Target As Range)
Call SecurityColumnsLookup(Target)
End Sub
Private Sub SecurityColumnsLookup(ByVal Target As Range)
On Error GoTo MyErr
我在数据库里有这些模型。我有一个代表这些模型和关系的POCOs集合。我需要将它们添加到数据库中,并创建它们之间的关系。所有对象的数量约为200k。执行此操作的最有效方法是什么?
public class A
{
private ICollection<B> children;
public A()
{
this.children = new HashSet<B>();
}
public int Id { get; set; }
public virtual ICollection<B> C