我有一个DataFrames的列表,我正在尝试通过使用存储在变量中的整数索引将其中两个合并在列表中的适当位置。目前我使用的是.join()。这适用于将dataframes连接在一起,但它只是制作其中一个数据帧的副本,而不是实际将两者合并在一起。
df_list[index1] = df_list[index1].join(df_list[index2])
df_list[index1]
4 12
C C
G N
K M
C C
G N
Y F
G N
G Y
df_list[index2]
8
S
A
M
S
A
H
我使用下面的for循环读取7个csv文件并将它们添加到列表中。
list <- list()
l <- 1
for(i in 1:7){
data <- read.csv(paste("file",i,".csv",sep=""),header=FALSE)
list[[l]] <- data
l <- l + 1
}
现在我有了一个名为“列表”的列表,其中包含7个数据,对吗?
8个数据格式中的每一个都包含相同的三列(姓名、姓氏、年龄)。我现在想补充如下:
df <- d
参考链接:,分而治之策略如何给O(nk日志k)复杂性,请解释。而且,我也用了一些不同的方式编写了同样的代码。唯一的区别是合并的模式。我合并前两个链接结果,然后他们的结果与其他链接列表。
,这其中的复杂性是什么?
Node * mergek(){
int n;
puts("Enter number of linked list you want to enter");
scanf("%d",&n);
Node ** arr=malloc(sizeof(Node *)*n);
int i=0;
for(i=0
我有以下在熊猫数据帧上工作的函数 def event_list(df,steps):
df['steps_present'] = df['labels'].apply(lambda x:all(step in x for step in steps))
return df DataFrame有一个名为labels的列,值为list。此函数接受dataframe和Steps (这是一个列表),如果参数列表中的所有元素都存在于dataframe列中,则输出具有新列Steps的dataframe value in df['labels
更新:@AntonvBR的回答成功了。非常感谢!
此外,由于这里我处理的是一个tea专栏中的每个元素,所以实际上它是一个Series而不是一个DataFrame。因此,我猜.apply()的工作方式与.map()一样。
原始问题:
很抱歉,我不知道如何更好地表达自己的观点,但以下是一个问题:
假设有2 DataFrames,学生和老师。
学生DataFrame有两列:ID和home(她或他来自哪个城市)。当然,ID是唯一的。
另一方面,教师DataFrame也有两列:ID和--学生ID列表(在他们的班级中)。
这两件事是这样的:
In [72]: stu
Out[72]:
ID home
0
在C++中,列表数据结构有一个合并函数,它基本上删除源列表中的所有对象并放入目标列表中。
// source list will be empty after this operation
destinationList.merge(sourceList);
根据教程/示例,必须在合并操作之前对列表进行排序。
destinationList.sort();
sourceList.sort();
destinationList.merge(sourceList);
我感到困惑是因为如果需要排序列表,为什么C++不通过在合并函数中调用排序函数来强制执行排序?
另外,我可以先合并未排序的列表,然后对
我有一个SML问题。我需要编写一个SML函数来合并两个列表,并返回不同元素的列表。
例如:
- merge [1,2,3,4,5] [4,5,6,7,8];
val it = [1,2,3,4,5,6,7,8] : int list
-merge ["a", "a"] nil;
val it = ["a"] : string list
我只能创建一个函数来合并两个列表,但不能删除不同的元素。
- fun merge list1 list2 = list1@list2;
val merge = fn : 'a list ->
我正在阅读破解编码面试的一个问题,作者描述了标题中描述的问题的解决方案如下:
使用合并排序解决方案,我们将创建两个额外的堆栈,并将堆栈分成两个。>零件。我们将递归地对每个堆栈进行排序,然后按排序顺序将它们合并到原始堆栈中。请注意,这需要为每个递归级别创建两个额外的堆栈。
我在试着理解时间的复杂性。我假设(尽管可能是完全错误的)需要这两个额外的堆栈,因为当将两个堆栈按升序自下而上合并时,我们必须将两个堆栈中最小的元素反复弹出到堆栈2中,然后将所有堆栈2弹出到堆栈1中,以获得所有元素的升序。这个过程对于每个递归级别都是O(N),既然我们是在一半上递归操作,那么就会是O(logN) l