在r数据帧上又遇到了一个问题。
#starting position
from <- c("A","B","A","C")
to <- c("D","F","D","F")
number <- c(3,4,6,7)
data.frame(from,to,number)
如何计算两个相同的"from- to“关系(从A到D)的个数?结果应该看起来像我的“结果”数据帧。
#result
from <- c("A","
给出了如下数据框架:
In [8]:
df
Out[8]:
Experiment SampleVol Mass
0 A 1 11
1 A 1 12
2 A 2 20
3 A 2 17
4 A 2 21
5 A 3 28
6 A 3 29
7 A 4 35
8 A 4 38
9 A 4 35
10 B 1 12
11 B 1 11
12 B 2 22
13 B 2 24
14 B 3 30
15 B 3 33
1
有人能用非常简单的话来解释<group>标签代表什么吗?我已经看过了:
但我不明白,我玩了三个多小时的报告,但没有得到任何结果。
__
我有一个csv数据源,如下所示:
Name | Value
-------------
Ab | 123
Ba | wow
Cb | got
De | it
例如,我只想在value列中获得条目,其中Name列中的条目是"Cb“(应该是”get“)。因此,我创建了一个具有以下表达式的组:$F{Name}.compareToIgnoreCase("Cb")
不幸的是,我总是得到整个专栏,尽管我只想要一个条目。
我有一个数据帧,我想对它进行分组(或切片)。数据帧的形式为
A B C
a b 1
a b 0
a b 1
a b 2
a b 0
a e 3
a e 3
f g 6
f g 7
f g 0
我想首先对列A和列B上的数据帧进行分组,然后,将每个分组按某个值进一步划分为具有连续行的较小分组。例如,在按列A和列B对数据帧进行分组后,每当我在列C中遇到0时,我希望在第三级上优化分组。因此,分组的数据帧如下所示
A B C
a b 1
a b 0
a b 1
a b 2
a b 0
a e 3
a e 3
f g 6
我有一个数据帧,其中包括每个时间的多行数据,并希望按时间分组,以创建一个压缩数据帧。列a和b是来自其他列的累加和,并且应该在每个时间组中保持具有最高x的行的值,而不是总和或平均值。 x time group value cumsum_A cumsum_B
1 0 A 0 0 0
2 0 B 0 0 0
3 0 A 0 0 0
4 1 A 0 0 0
5 1 B
使用dplyr,尝试从整个数据帧筛选任何在1/5之前登录的用户。
User Date
A 1/1
A 1/2
A 1/5
A 1/7
B 1/2
C 1/6
D 1/4
D 1/7
预期结果:
User Date
C 1/6
由于A和D已经在1/5之前登录,我希望它们完全从数据框架中删除。
我能够识别在1/5之前登录的用户,但是我不知道如何从我的DF中删除他们,而不必手动地按过滤器过滤每个用户( user != "")。如果有大量的用户列表,这将是有问题的。
谢谢
我正在尝试在我的应用程序中创建搜索功能,但当搜索结果产生超过1000行时,会出现一个错误,它说:
Exception {"Not enough quota is available to process this command. (Exception from HRESULT: 0x80070718)"} System.Exception
我知道这是因为系统正在尝试对UI进行大量更改,并且更改太多,因此系统终止了它,因为完成该请求将需要很长时间。
我很清楚这一点,因为我使用了一个自定义的wrapPanel控件来测量每个项目的高度并在UI中创建区块,并且当我使用诸如wrap
我想按两列对我的数据帧进行分组,然后在组中对聚合结果进行排序。
In [167]:
df
Out[167]:
count job source
0 2 sales A
1 4 sales B
2 6 sales C
3 3 sales D
4 7 sales E
5 5 market A
6 3 market B
7 2 market C
8 4 market D
9 1 market E
In [168]:
df.groupby(['job','sou
我想根据某些组条件分割我的数据帧,并得到其上一条记录值为负值的所有组。
A B C D
1 a a 1
1 a a 2
1 a a 3
2 a a 1
2 a a -1
3 a a -1
3 a a -2
3 a a -3
假设这是我的数据框架,一列一组A。我想得到D列中最后一个负值的所有组:
A B C D
2 a a 1
2 a a -1
3 a a -1
3 a a -2
3 a a -3
B和C列与过滤器无关。但是我需要每个组中的所有行,而不仅仅是最后的行。怎么做?
我定义了以下函数来更新我的日期框架 def func(idx,value):
if idx in df.index:
df.loc[idx] += value
else:
df.loc[idx] = value 然后,我使用joblib进行并行循环 Parallel(n_jobs=-1)(delayed(func)(idx, value) for idx, value in key(df2.name,df.score)) 例如,我有两个数据帧: name score
john 10 和 name score
john 1
原始数据帧df为: type month
0 a 1
1 b 1
2 c 1
3 e 5
4 a 5
5 c 5
6 b 9
7 e 9
8 a 9
9 e 9
10 a 1
11 a 1 请注意,month排列在连续的数据段中,并定期重复。线段的大小并不总是相同的。我想添加一个列num,对于每个连续的月份,再次从0重新编号。原始序列的顺序不应更改。
聚类标签(在多标签分类问题中),这些标签主要出现在数据帧中?例如,我有以下数据:
text | genre
===========================
text 1 | [action,mistery,horror,thriller]
text 2 | [drama,romance]
text 3 | [comedy,drama,romance]
text 4 | [scifi,mystery,horror,thriller]
text 5 | [horror,mystery,thriller]
如何将经常出现的标记聚在一起?例如,类型“神秘”、“恐