如何对每组数据帧应用函数
对每组数据帧应用函数是指对一组数据帧（数据包）进行某种操作或处理，可以通过函数来实现。下面是对这个问题的完善且全面的答案：
在云计算领域中，对每组数据帧应用函数是一种常见的数据处理操作。这种操作可以通过编程语言和相关的库或框架来实现。以下是一般的步骤：
- 数据帧的获取：首先，需要从网络或其他数据源中获取数据帧。数据帧是网络通信中的基本单位，它包含了数据的载荷和相关的控制信息。
- 数据帧的解析：接下来，需要对获取到的数据帧进行解析，以提取出需要处理的数据。解析过程可能涉及到网络协议的解析、数据格式的解析等。
- 函数的定义：在对数据帧应用函数之前，需要定义相应的函数。函数可以根据具体的需求来实现不同的功能，例如数据处理、数据转换、数据过滤等。
- 函数的应用：将定义好的函数应用到每个数据帧上，可以使用循环结构遍历每个数据帧，并调用相应的函数进行处理。函数的应用可以通过调用函数的方式来实现。
- 数据帧的处理：在函数应用过程中，可以对数据帧进行各种操作，例如数据的修改、数据的分析、数据的存储等。具体的操作取决于函数的实现和需求。
- 数据帧的输出：最后，可以将处理后的数据帧输出到指定的位置，例如存储到数据库、发送到其他系统等。输出的方式可以根据具体的需求来选择。
对每组数据帧应用函数的优势在于可以对大量的数据进行自动化处理和分析，提高数据处理的效率和准确性。应用场景包括但不限于网络数据分析、实时数据处理、大数据处理等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 云函数（Serverless）：腾讯云云函数是一种事件驱动的无服务器计算服务，可以帮助开发者在云端运行代码，无需关心服务器管理和运维。详情请参考：云函数产品介绍
- 云数据库 MySQL 版：腾讯云云数据库 MySQL 版是一种高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于各种规模的应用场景。详情请参考：云数据库 MySQL 版产品介绍
- 云存储 COS：腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）是一种安全、高可靠、低成本的云端存储服务，适用于各种数据存储和传输场景。详情请参考：对象存储 COS 产品介绍
- 腾讯云 AI：腾讯云人工智能（AI）服务提供了丰富的人工智能能力，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以帮助开发者构建智能化的应用。详情请参考：腾讯云 AI 产品介绍
以上是对如何对每组数据帧应用函数的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。
相关·内容
我有一个数据帧，看起来像这样：
Group Variable Value
A val1 1
A val2 2
A val3 3
B val1 2
B val2 3
B val3 4
C val1 2
C val2 3
C val3 5
我想要应用一个简单的加权函数，它以不同的权重接受每组的所有三个值，如下所示：
calcWeightedVal<-function(val1,val2,val3){
res
浏览 3提问于2013-10-20得票数 0
我有一个y和x值的数据框架。数据帧的尺寸为10000行2列.这10000行指的是500个样本，每个样本具有20y和x值。
如何对每个示例(每组20行)应用一个函数，并将结果存储在一个单独的500行数据结构中？
浏览 1提问于2015-04-19得票数 0
回答已采纳
我在pandas中有一个数据帧，看起来有点像这样： A B C
1 0.5 0.6
1 0.7 0.1
2 0.3 0.2
3 0.1 0.3
3 0.2 0.1 在jupyter中打印熊猫数据帧时，默认输出样式是使用交替的浅色和灰色背景对每行进行着色。我希望能够调整每组列A值的背景颜色，以便每组都有一个交替的配色方案。因此与默认样式类似，除了每行背景不是灰色和白色交替，而是由来自列A的一组值交替。 我在这里找到了一些文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/us
浏览 19提问于2019-08-27得票数 2
回答已采纳
我正在学习将自定义函数应用于数据帧中的每个组。假设我有如下数据帧： A B C
1 4 3
1 5 4
1 2 10
2 7 2
2 4 4
2 6 6 我定义了一个简单的函数来获得列'B‘的长度和列'C’的总和，然后将列'A‘中每组的长度和总和相加，生成列'D’。因此，我希望得到以下输出： A D
1 20
2 15 我运行了下面的代码，但是没有得到我想要的
浏览 20提问于2019-07-04得票数 1
我得到了一个包含一个数值和一个5级因子变量的数据帧。 # set seed for reproducibility
set.seed(123)
df <- tibble(group = rep(c("a", "b", "c", "d", "e"), each = 20),
values = c(rnorm(20, 0, 1), rnorm(20, 1, 1), rnorm(20, 2, 1),
rnorm(20, 3, 1), rno
浏览 7提问于2021-04-08得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在使用VisualC++ 2013。我有两个应用程序(它们运行在同一台机器上)：
第一个应用程序接收来自多个客户端的高质量视频流，同步这些视频并将它们写入视频文件(只有H264、DIVX和MJPG)。
第二个应用程序对这些视频中的每组同步帧进行一些处理(使用OpenCV)。
但是，由于磁盘的读/写任务非常慢，所以我不得不在两个进程之间交换数据。因此，我想直接在RAM上交换数据，具有低延迟和逐帧处理.
我读过，但我不知道如何处理。
请帮帮我。非常感谢。
浏览 5提问于2015-11-30得票数 0
3回答
如何将分组数据转换为数据帧。每组一组的数据？我这样做是为了分组我写的数据：
df = pd.DataFrame({'Animal' : ['Falcon', 'Falcon',
'Parrot', 'Parrot'],
'Max Speed' : [380., 370., 24., 26.]})
df.groupby('Animal')
浏览 0提问于2019-04-15得票数 3
回答已采纳
3回答
我喜欢选择数据帧中每组的前(2,3,0,4)行。
> f<-data.frame(group=c(1,1,1,2,2,3,4),y=c(1:7))
>
> group y
> 1 1
> 1 2
> 1 3
> 2 4
> 2 5
> 3 6
> 4 7
获取数据帧，如下所示
group y
1 1
1 2
2 4
2 5
4 7
我尝试使用by和head，但是head不接受向量。
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2011-03-08得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一个包含一个数值变量(" numeric ")和几个因子变量(因子0和1 (FALSE，TRUE)或0到4(病理状态))的数据帧。我想总结一下每组(0到1，0到4)“数字”的中位数和IQR。 有没有一种方法可以将此函数应用于数据集中的每个因子列，而不必逐个键入变量？ `library(dplyr)
group_by(df, othervariable) %>%
summarise(
count = n(),
median = median(numeric, na.rm = TRUE),
IQR = IQR(numeric, na.rm = TRUE
浏览 14提问于2020-09-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个包含组和值的数据格式。首先，我计算了每组99%的分位数。现在，我要删除每个组99%分位数以上的值。
df<-data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 4),
value = c(c(6,5,80,4,60)*10,3,5,4))
# data
group value
1 A 60
2 A 50
3 A 800
4 A 40
5 B 600
6 B 3
7 B 5
8
浏览 2提问于2017-11-16得票数 3
回答已采纳
简单的问题-但我需要为数据帧中的每一行添加一个ID列，每组2个。数据帧的前2行的ID应为1，数据的第3行和第4行的ID应为2，依此类推。
浏览 5提问于2021-03-10得票数 0
1回答
我有一个数据帧，看起来像这样：
<code>B0</code>
我想要得到这样的结果，即每组一行，每组的所有ID_1_Subgroup中的As的百分比列，以及每组的ValueSubgroup总和)：
<code>B1</code>
有人能帮帮忙吗？我还看到过其他类似的问题(比如：<code>C2</code>)，但R不是这样的。
浏览 4提问于2020-08-06得票数 0
回答已采纳
1回答
按特定顺序移动熊猫的数据行
、、、、
我有一只熊猫的数据，它看起来是这样的：
df = pd.DataFrame({
'job': ['football','football', 'football', 'basketball', 'basketball', 'basketball', 'hokey', 'hokey', 'hokey', 'football','football', 'football', '
浏览 2提问于2020-10-04得票数 2
回答已采纳
我有一个包含一些数据输入错误的数据帧。 我希望将每组中的这些离群值替换为每组中最常见的值。 我的数据如下： df <- data.frame(CODE = c("J1745","J1745","J1745","J1745","J1100","J1100","J1100","J1100","J1100","J1100"),NDC = c(1234,1234,1234,1234,5678,5678,5678,5678,5678,56
浏览 33提问于2021-03-22得票数 2
回答已采纳
我有一个包含3列的数据集，我正在尝试对它们进行分组，并以排序的方式打印每组(基于每组中的最高值)。每组中的记录也必须以排序的方式进行排序。 数据集如下所示。 key1,key2,val
b,y,21
c,y,25
c,z,10
b,x,20
b,z,5
c,x,17
a,x,15
a,y,18
a,z,100 df=pd.read_csv('/tmp/hello.csv')
df['max'] = df.groupby(['key1'])['val'].transform('max')
dff=df.sort_v
浏览 6提问于2020-01-02得票数 2
回答已采纳
我在将agg应用于groupby熊猫数据帧时遇到了困难。
我有一个这样的数据帧df：
order_id distance_theo bird_distance
10 100 80
10 80 80
10 70 80
11 90 70
11 70 7
浏览 21提问于2018-08-08得票数 2
回答已采纳
1回答
假设我有一个这样的数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':['A','A', 'A', 'B','B'], 'col2':[2, 4, 6, 3, 4]}) 我希望只保留那些在col2处的值小于col1的每组值的第x个分位数的行。 例如，对于第60个百分位数，数据帧应如下所示： col1 col2
0 A 2
1 A 4
2 B 3 如何在pandas中高效地执行此操作？
浏览 30提问于2020-01-31得票数 1
回答已采纳
1回答
如何在两个Dataframe上对每个元素应用函数？
在下面的示例中，我想要防止双重for循环：
for(m in 1:nrow(DF1)) {
for(n in 1:ncol(DF1)) {
mySeq <- seq(DF1[m,n], DF2[m,n], 0.01)
# Do the rest with mySeq ...
}
}
我的目的是在具有相同索引的两个数据帧的每个元素之间创建序列。
mySeq <- seq(DF1, DF2, 0.01)可能是最快的解决方案，也是第一个想法。但这并不起作用，因为seq(from,to)的参数长度必须
浏览 1提问于2016-09-23得票数 0
1回答
我有许多组心脏动脉的医学图像序列。每组序列医学图像都显示了心脏泵血时动脉的位置。每组图像都是从不同的视图拍摄的，并且拍摄的图像数量也不同。
我想做一个基于时间的时间插值(我被告知时间可以用帧编号来表示。然而，我不知道帧编号是什么，或者它指的是什么。你能开导我一下吗？)我有两个选择:通过插值整个图像帧或插值动脉连接位置(坐标)。我该如何做这两种选择呢？
浏览 2提问于2011-08-23得票数 0
9回答
我使用的是R，我有两个数据帧:胡萝卜和黄瓜。每个数据帧都有一个数字列，其中列出了所有测量的胡萝卜(总计: 100k胡萝卜)和黄瓜(总计: 50k黄瓜)的长度。
我希望在同一张图上绘制两个直方图-胡萝卜长度和黄瓜长度。它们是重叠的，所以我想我也需要一些透明度。我还需要使用相对频率，而不是绝对数字，因为每组中的实例数量是不同的。
这样的东西很好，但是我不知道如何从我的两个表中创建它：
浏览 3提问于2010-08-22得票数 241
回答已采纳
2回答
我正在做一个通用的iOS游戏项目。这位图形艺术家已经创建了一组很棒的骰子动画，基本上就是骰子滚到服务上，然后停在它的一侧。有6组，每组22帧。问题是，这些是全屏动画(640x624)，但大部分区域是空白的，因此它们在集合中的每帧大约为40k。 问题.. 1)在一个通用的应用中包含这种类型的动画是不是不现实？ 2)我怎么才能让他们进入游戏，我想我的地图集大小限制在1024x1024。 3)关于如何实现这一点有什么想法吗？ 我使用的是Sparrow框架。
浏览 11提问于2013-05-17得票数 0
我有一个由2列组成的数据框架:y和x。数据帧的尺寸是10000行和2列。这10000行指的是500个样本，每个样本有20y和20x。
如何对每个样本(每组20行)进行线性回归，以便将估计系数存储在单独的500行数据结构中？
我知道我可以执行summary(lm(y ~ x))$coefficients[2, 1]来获得数据帧中每一行的估计系数。然而，我的目标是估计每个样本的系数，而不是每一行。
浏览 2提问于2015-04-19得票数 0
回答已采纳
提前道歉如果有人问我这个问题，我已经搜索了一整天，还没有找到一个可以应用于我的问题的答案。
我正在尝试使用dplyr (和co.)来解决这个问题。因为我之前的方法(for循环)太低效了。我有一个事件时间的数据集，在站点上，是分组的。我想要总结沿着序列在移动窗口中发生的事件的数量(和比例)。
# Example data
set.seed(1)
sites = rep(letters[1:10],10)
groups = c('red','blue','green','yellow')
times = round(runif(len
浏览 0提问于2017-02-28得票数 0
回答已采纳
1回答
对不起，我的英文不好，我想把许多数据帧的相关系数计算到一个列表中，所以我有一个包含28个数据帧的列表，但我想计算前7个数据帧的系数，每个数据帧有两列，一列是日期，另一列是它的值：
my.files <- list.files(pattern = ".csv")
my.data <- lapply(my.files,
read.csv,
header = TRUE, sep = ";")
ChangeType <- function(DF){
DF[,2] <- as.numeric
浏览 2提问于2018-05-24得票数 1
我在R中有一个数据框架如下：
df <- data.frame("location" = c("IND","IND","IND","US","US","US"), type = c("butter","milk","cheese","milk","cheese","yogurt"), quantity = c(2,3,4,5,6,7))
我有一个向量如下：
typeVector &l
浏览 1提问于2021-01-12得票数 0
回答已采纳
2回答
当我试图从数据帧中随机选择每组中的10个样本时，我试图找出样本函数是如何工作的。
我有一个5列7000行的数据框架。我将数据集分成大约200个组。然后，我想从每组随机抽取10个样本。有些组的样本少于10个。所以当我尝试对它们进行采样时，我设置了replace=T，但是当我检查输出时，我发现组中超过10个样本的组有重复样本。
我不知道怎么解决这个问题？
mydata2<- split(mydf,mydf$Group)
names(mydata2)<-paste0("mydata2",1:length(levels(mydf$Group)))
mysamp
浏览 0提问于2019-03-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个数据框架。我按列A、B对其进行分组，并对每组应用一个函数。该函数返回一个字典，该字典作为一行追加到新的数据帧中。这就是我所做的： def foo(x):
new_row = {}
#Performs operation on group x
new_row['A'] = value1
new_row['B'] = value2
new_row['C'] = value3
new_row['D'] = value4
return new_row #Returns a diction
浏览 32提问于2021-04-25得票数 1
回答已采纳
溶液
我带着下面的“毛里塔尼亚”和“akrun”提供的解决方案。
问题
对于数据帧，我只想保留每组重复列中的1列。此外，保留的列采用的名称是重复列集中所有列名的连接。数据帧中有多组重复列。数据框架包含数以万计的列，因此使用for循环可能会花费太多时间。
我已经尝试了使用重复()、汇总()、聚合()、lapply()、combination ()和the for循环的组合。
输入数据帧(df_in)：
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 0 0 1 0 1 1
0 1 0 1 1 0 0 0
1 0 1 0 0 1 1 0
输出数据帧(df_out)：
0-2-5 1-4 3 6 7
0
浏览 1提问于2019-04-13得票数 0
回答已采纳
我有两个data.frames列表，名为df_epi_in_strata和assign_zeros
> class(df_epi_in_strata)
[1] "list"
> class(df_epi_in_strata[[1]])
[1] "data.frame"
> df_epi_in_strata[[1]]
Var1 Freq
1 1 2
2 2 1
3 3 1
4 6 3
> class(assign_zeros)
[1] "list"
>
浏览 5提问于2017-04-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据框架，例如：
letter class value
A 0 55
B 1 23
C 1 12
D 1 9
E 2 68
F 2 78
G 2 187
我希望对每个类中的行进行随机采样，以便将一个letter关联到一个新的随机value (但来自同一个类)。
期望的示例输出：
letter class value
A 0 55
B 1 12
C 1
浏览 0提问于2019-01-18得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个数据框，比如 df <- data.frame(matrix(rnorm(40), nrow=20))
df$color <- rep(c("blue", "red", "yellow", "pink"), each=5)
df$score <- rep(c(1,2,3,5), each = 5) 我想将基于两列color和score的行采样到两个数据帧中，这样我就可以从每个数据帧中的每组中获得几乎相等的行数。例如，我有5行颜色为蓝色且得分为1的行。我想在一个数据帧中使用2行，在另一个数据帧中使用3行
浏览 8提问于2019-12-16得票数 0
2回答
要提取每组数据帧的列的最大值。
我在一个变量中有列名，我想按条件分组传递，但是它失败了。
我有以下数据框架：
df <- read.table(header = TRUE, text = 'Gene Value
A 12
A 10
B 3
B 5
B 6
C 1
D 3
D 4')
以
浏览 4提问于2019-04-17得票数 2
回答已采纳
4回答
有没有一种方法可以改进这一点，或者更简单地完成？
means.by<-function(data,INDEX){
b<-by(data,INDEX,function(d)apply(d,2,mean))
return(structure(
t(matrix(unlist(b),nrow=length(b[[1]]))),
dimnames=list(names(b),col.names=names(b[[1]]))
))
}
其思想与SAS MEANS BY语句相同。函数'means.by‘获取data.frame和索引变量，并计算data.
浏览 1提问于2010-10-05得票数 10
回答已采纳
我有一个数据帧，我想将它们分组到每个组中的1000行，然后我想找出每个组的最大和最小行，最后将每个组的最小和最大行都保存在一个新的数据帧中。
我试过各种方法，但没有成功。我对熊猫很天真。
df.groupby(df['col_name'] // 1000).apply(max)
另一个是，
k = 1000
res = df.col_name[::-1].rolling(k,1).max().shift(1)[::-1]
pd.concat([df.col_name, res], axis = 1)
如果上面是我的数据帧，假设我想要每组3行。新的数据帧应该是：
浏览 0提问于2019-11-07得票数 0
2回答
? 所以我有一个像这样的数据框，我正在尝试使用控制这些值的更大函数来检查列之间的相关性。 df = pd.read_csv('2020.csv')
def isbigger(x):
if x > 7:
return True
return False 当我传入单个列名时，它可以很好地工作，比如 df['Ladder score'].apply(isbigger) 但是，当我获得数据帧的相关性并尝试应用它时，它的工作方式不是这样的 df.drop(axis=1,columns = ['Country name','
浏览 33提问于2020-09-14得票数 0
2回答
我正在使用R中的一个数据框(MG53_HanLab)，它有一个时间列，其中有几个名称为"MG53“的列，几个名称为"F2”的列，以及几个名称为“F2”的列。我想比较一下每组在每个时间点的均值。我知道我必须对数据进行子集，并尝试这样做
control <- MG53_HanLab[c(2:11)]
F2 <- MG53_HanLab[c(12:23)]
iono <- MG53_HanLab[c(24:33)]
它已经创建了3个新的数据帧。
我的问题是:如何逐行比较两个数据帧，以查看每个表的均值是否存在差异？
浏览 8提问于2017-07-18得票数 3
回答已采纳
1回答
假设我有一个500行的数据帧。我想做10倍的交叉验证。因此，我需要将这些数据分成10组，每组包含50行。我想把整个数据分成10组，这太随意了。
有没有办法这样做，使用任何图书馆，如熊猫，矮胖，等等？
浏览 0提问于2018-09-30得票数 4
我有一个有2000列的数据帧，我想写一个快速代码来将这个数据帧分成10组，每组200列。
df_name = ['df1','df2','df3','df4','df5','df6','df7','df8','df9','df10']
for name in df_name:
for n in np.arange(0,2000,200):
name = df[df.columns[n:n+200]]
浏览 0提问于2019-04-13得票数 0
给定一个如下所示的数据帧
GROUP VALUE
1 5
2 2
1 10
2 20
1 7
我想计算每组中最大值和最小值之间的差异。也就是说，结果应该是
GROUP DIFF
1 5
2 18
在Pandas中，有什么简单的方法可以做到这一点？
在Pandas中，对于具有大约200万行和100万组的数据帧，执行此操作的快速方法是什么？
浏览 4提问于2016-10-22得票数 39
我在我的全球环境中有数百个数据帧，我想将它们相应地合并到数据框架的名称中。每个数据帧是不同的，但是数据帧的前两个字母决定了组。因为我每组有数百个数据帧，所以我希望它们只在一个数据帧中。所以我有AB，AC和K组，每个组在前两个字母(AB_James，AC_william等)之后包含参与者的姓氏。因此，我需要相应地合并他们两个前两个字母，这决定了组。每个数据框架都包含相同数量的观察和变量。
我知道ls()函数应该包含其中，但我无法找到一种方法来实现它。
有办法执行这样的事情吗？
浏览 7提问于2022-09-14得票数 0
假设我生成的数据帧如下所示
dataframe <- data.frame(name = (rep(c('A', 'B', 'C', 'D'), 25)), probe = rep(number, each = 4), a = rnorm(100), b = (rnorm(100)+1), c = (rnorm(100)+5))
> head(dataframe)
name probe a b c
1 A 1 0.03394554 2.973
浏览 0提问于2015-10-13得票数 1
我有一个数据帧df，排序如下： Month Col2
A -16
A -4
A -3
A 2
A 7
B -17
B -13
B -10
B 17
C 1 我正在尝试从Col2的正面和负面的每组Month中获得前2名，以获得以下结果： Month Col2
A -16
A -4
A 2
A 7
B -17
B -13
B 17
C 1 我不确定如何处理这一
浏览 12提问于2021-10-20得票数 1
回答已采纳
假设我有一个数据帧，它看起来像： Name Group_Id
A 1
B 2
C 2 我想要一段选择n个集合的代码，以便尽可能多地包含同一组的不同成员。每组中必须有一名代表出现在每组中(代表应随机挑选)。只有当组的大小小于n时，相同的代表才会出现在多个集合中。N小于或等于最大组的大小。例如，对于上面的Dataframe和n=2，这将是一个有效的结果： set 1
Name Group_Id
A 1
B 2
set 2
Name Group_Id
A 1
C 2 然而，这一次不是 set 1
Name Group_Id
A 1
B
浏览 7提问于2020-08-31得票数 0
回答已采纳
1回答
我是android的新手，当我点击run按钮创建AVD时，我无法理解它的意思，请帮助我理解它的含义，以及如何解决这个问题
C:\Users\neil\AppData\Local\Android\sdk2\tools\emulator.exe -avd Nexus_S_API_21 -netspeed full -netdelay none创建具有参数的文件系统:无法获得wglGetExtensionsStringARB大小: 69206016
区块大小: 4096
每组32768块
每组节点数: 4224
Inode大小: 256
日记账块: 1024
标签：
区块: 16896
区块组:1
浏览 3提问于2015-12-23得票数 0
1回答
我正在试图计算数据帧中每组中的五分位数。如果我这样做了：
mtcars %>%
group_by(gear,carb) %>%
summarise(total = sum(wt), .groups = "keep") %>%
mutate(rank = ntile(total,5))
rank列中的所有条目都等于1。我在这里做错了什么？
浏览 6提问于2022-05-01得票数 1
回答已采纳
我正在尝试应用一个操作，该操作应用于数据帧的每一行。下面是代码。
for(i in 1:nrow(df)){
df$final[i] <- alignfile[alignfile$Response == df$value[i],]$Aligned
}
它基本上是从"alignfile“数据帧做vlookup，并用成功的vlookup在数据帧"df”中的"value“列生成一个新的列。
我如何用apply函数族替换这个操作，这样我就可以摆脱for循环，这使得它变得很慢。
寻求建议。请随时进行更多的澄清。
谢谢
浏览 0提问于2017-04-12得票数 0
我有一个数据帧，我想用它根据整数值是否连续对间隔进行分组，然后找出每组的最大值和最小值之间的差异。
数据示例：
x Integers
0.1 14
0.05 15
2.7 17
0.07 19
3.4 20
0.05 21
因此，组1将由14和15组成，组2将由19、20和21组成。每组的差值分别为1和2。
我尝试了以下方法，首先对连续的值进行分组，但没有成功。
Breaks <- c(0, which(diff(Data$Integer) != 1), length(Data$Integer))
s
浏览 3提问于2015-07-24得票数 2
1回答
为什么在pandas中，从32m行数据帧中获取组的这三种方法的性能存在差异。
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).groups
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).count()
df = df.index
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).count()
df = df.drop(df.columns, axis=1).reset_index()
最后一种
浏览 0提问于2016-07-18得票数 0
我正在做一个项目，旨在展示练习的好形式和坏形式之间的区别。为了做到这一点，我们收集了基于手腕的加速度传感器的加速度数据。
上图显示了2套健身练习(仰卧起坐)。每组有10次重复。下面的图像显示了1组的10次重复。
我有一个原始数据集，其中包括10组实验。我想要做的是将原始数据分成10个部分，这些部分将包含上图中2条黑线之间的部分，以便我可以轻松地分析数据。我的导师给了我一个起点，那就是在每个集合中选择切入点。他说，取一个切入点，找到第一个中断时间，在该时间之前3秒开始切割，数到10，然后完成切割。
这是一个我不知道如何应用的想法。至少，如果你能告诉我如何根据切入点来裁剪数据帧，那就太好了。
浏览 16提问于2016-08-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我想在pandas中根据另一列的总和将一个数据帧放入bin。
我有以下数据帧：
time variable frequency
2 7 7
3 12 2
4 13 3
6 15 4
6 18 4
6 3 1
10 21 2
11 4 5
13 6 5
15 17
浏览 2提问于2016-06-27得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
