我有一个数据帧,它具有唯一的行名和唯一的列名。我想将行转换为列,并将列转换为行。
例如,下面的代码:
starting_df <- data.frame(row.names= c(LETTERS[1:4]),
a = c(1:4),
b = seq(0.02,0.08,by=0.02),
c = c("Aaaa","Bbbb","Cccc","Dddd")
readr::type_convert猜测数据帧中每列的类。我希望只对数据框架中的某些列应用type_convert (以保留其他列为字符)。MWE:
# A data frame with multiple character columns containing numbers.
df <- data.frame(A = letters[1:10],
B = as.character(1:10),
C = as.character(1:10))
# This works
df %>% type_convert
我有一个字符串,包含单词、空格和数字(整数和小数)。我希望将它们分隔为数据帧中的两列,以便列A包含文本,列B包含数字。这似乎是一个超级简单的任务,但我不知道如何捕捉文本。不过,我确实记录了这些数字。
require(tidyr)
df <- data.frame(x = c("This is text0", "This is a bit more text 0.01", "Even more text12.231"))
捕获了B列中的数字,但我不知道如何在第一组括号中插入什么regex以获得A中的文本
df |>
extract
我在Python中有一个类,用于检索表中的所有列并返回包含此数据的JSON。
问题是,这些列中至少有一个是datetime,而我似乎无法理解如何序列化这些列,以便能够生成有效的JSON。
我的类如下所示:
class GetTodos(Resource):
def get(self):
con = cx_Oracle.connect('brunojs/bdpf5@127.0.0.1/orcl')
cur = con.cursor()
cur.execute("select * from organite_repos
我需要一种方法来识别数据帧列表中所有数据帧中特定列中的最小值,并将其替换为一些非数字字符。例如: df1 <- data.frame(x=c("a","b","c"), y=c(2,4,6))
df2 <- data.frame(x=c("a","b","c"), y=c(10,20,30))
myList <- list(df1, df2)
[[1]]
x y
1 a 2
2 b 4
3 c 6
[[2]]
x y
1 a 10
2 b 20
3 c 30 应该
我有11383个数据帧的列表。我需要将它们合并到一个大数据框架中,但是它们有不同的列(2,3,4列),所以当我使用来自Dplyr的rbind_all时,结果并不理想。
一种方法是重新绑定具有相同列数的数据帧(标题不同,但我不介意)。由于我有2,3和4列的数据帧,根据列表中每个数据帧的列数,它将产生3个大数据帧。
预期产出:
有4列的数据帧:
SKU Tv y Video Tecnología Deportes
2003091070002P Tv y Video Tecnología Deportes
2.00E+12 Tv y Video Te
这应该很简单,但我不知道怎么做。我有一个数据帧和一个包含两个数据帧的列表。现在我想将它们组合在一起,这样我就有了一个包含三个数据帧的列表。而且我不想在“手动”中这样做。 a = data.frame(xa = 1:10,
ya = 11:20)
b = list(c = data.frame(x = 1:10),
d = data.frame(x = 1:20,
y = 11:30)) 现在我在想这样的事情: res = c(a, b) 但这会导致以下结果: > sapply(res, cl
我有一个数据帧(D)和一个数据帧(L)列表,我想将它们组合成一个新的数据框架。对于L中的每个数据帧,D中有一行,我希望将这些数据连接在一起,以便D中的每一行与L中的相应数据帧匹配,并在每一行中复制。L中的数据帧有不同的行号,但它们都有相同的列,可以很容易地组合成单个数据帧(例如,使用plyr::rbind.fill)。D和L中的数据帧之间没有共同的变量--我唯一知道哪些行在一起的方法就是它们在D和L中的出现顺序。
下面是与我的数据具有相同结构的玩具数据:
# the data frame
D <- data.frame(name = c("john","sally