我的数据中有以下列
公司-收入-行业-年度
我想计算一下2008到2015年间每个行业总收入的百分比变化。
我试过:
by industry: egen tot_2008 = sum(revenue) if year == 2008
by industry: egen tot_2015 = sum(revenue) if year == 2015
gen change = (tot_2015-tot_2008)/tot_2008
但这是行不通的,因为if限制了egen创建值的年份以及每个和中包含的年份。
我看了这个问题的变体,但没有找到worked...so在这里的答案。我有很多数据框,每个数据框代表一个心理指数(他们问几个问题,它们的平均值给你一个关于你正在测量的东西(愤怒,焦虑,等等)的分数)。在本例中,我将选择其中的三个: SA、SE、GT
我想创建一个for循环来自动计算每个数据帧中列的平均值,然后使用该平均值添加一个新列。
我可以为一个数据帧创建一个for循环来做这件事,但是我该如何循环这个循环来为我所有的数据帧(比3多得多)做这件事呢?
#This is the for loop to do it for just one data frame (SA)
avg <- c()
让我们这样说:我正在做一个机器学习项目,我正在处理一个4250,13形状的数据集,它已经被归为7类了!请注意,不能将这些类别视为预测器。下面是如何将我的数据分组到类别特性‘FAC’中:
FSEG 32.852598 % of the dataset
FSTA 19.151644 % of the dataset
FD 19.003181 % of the dataset
FM 16.076352 % of the dataset
FT 5.132556 % of the dataset
PPSE 4.814422 % of t
我有两个时间点的1000个人的纵向面板数据。使用MICE软件包,我已经计算了那些缺少数据的变量的值。补偿本身运行良好,生成了所需的17个补偿数据帧。其中一个被认为是fitness的变量。我想创建一个新的适应度缩放变量scale(fitness)。我的理解是,我应该首先估算,然后用估算的数据创建新的变量。如何访问17个推定的数据集中的每个数据集,并在每个数据集中生成缩放的适应度变量? 我的原始数据框看起来像(缺少一些变量): id age school sex andersen ldl_c_trad pre_post
<dbl> <dbl
我有如下所示的数据集:
id value
a 0
a 0
a 0
a 0
a 1
a 2
a 2
a 2
b 0
b 0
b 1
b 2
b 2
我希望按" id“列进行分组,并获取"value”列中的观察数,并在原始数据集中返回一个新列,该列计算"value“观察在每个id中发生的次数。
我正在寻找的输出示例在“output”列中表示:
id value output
a 0 4
a 0
我需要从ViewModel中的主源将一些数据克隆到一个对话框中。原因是用户可以取消对话框,而我不希望主控件反映这些取消的更改。
我在对话框中创建了主数据的克隆副本,并将数据绑定设置为获取“localEdited.*”属性。如果用户单击ok,那么如果数据经过编辑,我将尝试将数据持久化回主控件,否则,如果数据是新数据,则将其推送到主控件。
editItem: function(data) {
// clone a temporary copy for the dialog
this.localEdite
我在ddplyr中有一个数据框(x),它看起来像这样:
Location Type Method Observations
Outside Small A 1
Outside Large A 5
Inside Small A 20
Inside Large A 17
Outside Small B 24
Outside Large B 0
Inside Small B 0
Inside Large B
鉴于此示例数据集,我试图提醒各公司它们在我们的数据库中有副本,以便它们能够相互通信,并确定此人属于哪一家公司:
Name SSN Company
Smith, John 1234 A
Smith, John 1234 B
Jones, Mary 4567 C
Jones, Mary 4567 D
Williams, Joe 1212 A
Williams, Joe 1212 C
理想的输出是提供给每一家公司的数据框架,提醒他们注意数据中的重复和声称分配给他们的同一人的另一家公
我有一个不同时间段的不同公司的列表。在研究期间,公司会更换行业。我只想在我的数据中保留每个公司所有年份的最后一个行业价值。有人能帮我在Stata中怎么做吗?示例:
当前数据
Time Company Industry
---------------------------
1 A Agriculture
2 A Agriculture
3 A Mining
1 B Service sector
2 B Service sector
3 B Ag
我想问一下,是否可以使用R中的plm为面板数据中的给定变量提取单个观察值的系数,例如使用示例数据:
wi <- plm(inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "within", effect = "twoways")
换句话说,在这个例子中,样本中的每个公司都有一个系数。
在Sql注释中,“如果不必.应用程序共享内存、CPU、内部tempdb可能导致问题,则不应该以彼此的方式放置应用程序。一个提交失控查询的应用程序可能导致服务器单点停止。”( Server 2012释放) (Rankins)
我们公司有5种不同的应用程序。多个应用程序中没有一个相互接触,也没有利用跨数据库连接。如果公司预算不受限制,资源是无限的,而且我们有较小的开销/足够的时间来管理不同的服务器,那么我们是否应该将所有的应用程序放在5个服务器框中?
我正在尝试创建一个热图,显示每个单元格中驱动颜色的值。如果一个细胞是深蓝色的,因为它有5个观察,我想看到那个细胞中的数字5。
(目的是建立一个信用评级迁移矩阵,其中一个轴心是今年的信用评级,另一个是去年的信用评级。输入是一个数据,每一行都是对一家公司的观察,公司今年的信用评级,以及去年的信用评级。该矩阵显示哪些公司在两年期间具有稳定的信用评级,哪些公司的信用评级较低,哪些公司的信用评级更高)。
这是数据和代码
require(ggplot2)
# Create a dataframe mm where each row is one observation for one company,
当我用熊猫get_dummies创建分类列时,我正试图理解如何使用sklearn作为线性回归模型。
我有一个数据集,布局如下:
y = Carsales
X = Unemployment, Queries, CPI_energy, CPI_all, Month(comes in as an int)
我做的第一件事是将月份转换为对象,然后是类别(直接转换为类别类型在熊猫中不起作用)。
df['MonthFac'] = df['Month'].astype('object')
df['MonthFac'] = df['Mon
目前,我有一个自定义用户。
public class ApplicationUser : IdentityUser<int, ApplicationUserLogin, ApplicationUserRole, ApplicationUserClaim>
{
public ApplicationUser()
{
this.Applicants = new List<Applicant>();
}
public Nullable<DateTime> Expiration { get; set; }
public int Active { get; s
我想使用一个现有的共享数据库(我不能修改数据库设计),在.NET中使用Linq和C# 4.5。数据库位于Server 2008上。
为了澄清我的问题所在,我创建了一个最小的工作示例:
考虑以下(无意义的)示例,其中两个表代表人员和公司。每个人都只为一家公司工作(这里没有失业),每一家公司都由一人领导:
我想使用Linq创建一个新的公司和一个新的人,领导它。
我会像这样编码的:
using (var ctx = new DataContext()) {
var company = new daCompany() { name = "company1" };
我正在检查FixedEffectModels.jl包,我意识到在他们的中,他们的回归模型没有截获。因此,对于一个回归模型,他们运行的是y = x + e而不是y = a + x + e。我在公式中包含了一个常量项,但报告的与常量项相关的系数为零和其他统计数据(如Std。错误、t值等)是NaN。FixedEffectsModel.jl是否会自动向公式中添加常量项。如果没有,我如何做到这一点?
我有以下多表继承情况:
from django.db import Models
class Partner(models.Model):
# this model contains common data for companies and persons
code = models.CharField()
name = models.CharField()
class Person(Partner):
# some person-specific data
ssn = models.CharField()
class Company(Partn