连接新的观测值- DataFrame
是指将新的观测值数据与现有的DataFrame数据进行连接和合并的操作。
在云计算领域中，连接新的观测值- DataFrame通常用于数据分析、机器学习和人工智能等领域，以便将新的观测值与已有的数据进行比较、分析和预测。
连接新的观测值- DataFrame的优势包括：
- 数据整合：通过连接新的观测值- DataFrame，可以将不同来源的数据整合在一起，方便进行综合分析和处理。
- 数据扩展：通过连接新的观测值- DataFrame，可以将新的观测值数据添加到现有的数据集中，从而扩展数据规模，提高数据的代表性和可信度。
- 数据分析：连接新的观测值- DataFrame可以帮助分析人员更全面地了解数据的特征、趋势和关联性，从而做出更准确的决策和预测。
连接新的观测值- DataFrame的应用场景包括：
- 金融行业：用于分析股票市场的观测值数据，预测股票价格的变化趋势。
- 医疗领域：用于分析患者的生理参数观测值数据，预测疾病的发展和治疗效果。
- 物流行业：用于分析货物运输的观测值数据，优化物流路径和运输效率。
腾讯云相关产品中，可以使用TencentDB for MySQL、TencentDB for PostgreSQL等数据库产品来存储和管理连接新的观测值- DataFrame的数据。此外，Tencent AI Lab也提供了一系列人工智能相关的产品和服务，可以用于数据分析和预测。
更多关于腾讯云产品的介绍和详细信息，请参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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1回答
我目前有一个需要模糊逻辑连接的数据集。Dataframe df1是一个较小的参考表，大约有10个观测数据。Dataframe df2是我的主要数据，大约有2000个观测值，需要执行模糊逻辑连接。下面是我的例子和我的尝试。
import difflib
df1 = pd.DataFrame({'number':[1,2,3,4,5],'not_shifted':['one','two','three','four','five']})
df2 = pd.DataFrame({'
浏览 3提问于2017-02-23得票数 1
使用角7，我有一个搜索输入，连接到一个Observable<string>
searchValue = new FormControl("");
this.searchChanges$ = searchValue.valueChanges
我从firebase获得了另一个Observable<Record[]>，我尝试使用从搜索输入中获得的字符串过滤数组：
return this.searchChanges$.pipe(
withLatestFrom(recordsObserver, (searchValue, records) => {
浏览 0提问于2018-10-31得票数 1
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我有一个有20.000个观测和5个变量的数据集。现在，我想改变一些具体的观察，只有一个变量。我知道这样的每一排我都能做到：
test_data <- test_data%>%
mutate(change_variable=ifelse(n=="1000","changevalue",changevariable))
我现在的问题是，我需要像这样改变500个problem版本。是否有可能使此过程自动化，而不编写500行代码？每次都要更改相同的变量，并且我在连接到正确的"n“值的dataframe中为这个变量找到了正确的值。
我希望你们中有人
浏览 4提问于2021-04-30得票数 1
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我在R中有一个dataframe，下面是一个简化的例子。
x <- structure(list(id = 1:20, value = c(185170.35, 260527.34, 155287.31,
277086.6, 146870.56, 272730.39, 162454.98, 334184.38, 243389.81,
252060.31, 141124.7, 140439.44, 50866.52, 242407.08, 268531.97,
144602.52, 106241.04, 89804.73, 77238.67, 117366.88)), row.nam
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
前言:我现在意识到我应该使用分类模型(也许是决策树)，但我最终使用了线性回归模型。
我有一个熊猫数据框架，如下所示：
我想用流派，年份，番茄米的分数来预测观众分数。但正如构建的那样，每部电影的流派都是以列表的形式出现的，所以我觉得有必要将每种流派作为单独的变量传递到我的模型中。
这样做之后，我修改后的dataframe看起来像这样，每个电影都有重复的行，但该电影的每个流派元素都是孤立的(只有一部电影从dataframe中拉出来显示)：
现在，我的问题是，我是否可以将这第二个数据帧传递给Patsy和statsmodel线性回归，或者行复制是否会在我的模型中引入偏差？
y1,
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
从这里，Removing duplicates from rows based on specific columns in an RDD/Spark DataFrame，我们学习了如何根据一些特定的变量删除重复的观测值。如果我想以RDD的形式保存这些重复的观测值，我该怎么做？我猜如果rdd.substract()包含数十亿个观察值，那么RDD的效率可能会很低。那么，除了使用rdd.substract()之外，我还可以使用其他方法吗？
浏览 18提问于2019-09-18得票数 0
1回答
我有以下代码
//#region GET ALL ORGANIZATIONS
@Effect()
getOrganization$ = this.actions$.pipe(
ofType<featureActions.GetOrganizationRequest>(featureActions.ActionTypes.GetOrganizationRequest),
switchMap((action) =>
this.dataService.getOrganization(action.payload.organizationId)
浏览 0提问于2021-01-30得票数 0
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我想实现一个for循环，它在Dataframe2中创建一个新列，其中包含所有òbservation2匹配的来自Dataframe1的纬度坐标。
observation1 <- c("ABC", "CBA", "BCA")
latitude <- c(12.4, 34.5, 22.34)
Dataframe1 <- data.frame(observation1, latitude)
observation2 <- c("BCA", "ABC", "CBA")
countri
浏览 0提问于2019-07-12得票数 0
3回答
我有一个现有的数据框架，我想要向其中添加更新的观察值。我可以通过ID和时间点变量来识别这些更新的观察值。我尝试从现有的dataframe中删除过时的观察值，然后尝试使用merge()函数与只包含更新的观察值的dataframe进行合并，但得到了重复的列。有没有一种很好的方法(特别是使用dplyr?)
下面是我想做的一个例子:假设我有一个名为practice的df
practice
ID Time score 1 score 2
1 hour 1 3 7
1 hour 2 4 2
2 hour 1
浏览 0提问于2017-04-20得票数 0
2回答
嘿，伙计们，我有个问题，谁能帮我处理代码或算法，把fd.loc0，‘值4’添加到fd.loc1，‘值2，给出fd.loc1的输出，’值4‘--基本上，我希望值4中的每一个观测值都是它以前观测值的总和，值2中相应的观察值(我希望能正确解释我的问题)。
dict = {
'value 1' : [1,2,3],
'value 2' : [4,5,6]
}
fd = pd.DataFrame(dict)
fd['value 4'] = 10 + fd['value 2']
fd
浏览 1提问于2020-04-01得票数 0
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Observable.publish()和Observable.replay()返回ConnectableObservable。但是，当这些方法将接口作为参数(如Observable.publish(Func1)和Observable.replay(Func1) )时，它们将返回可观测的结果。
为什么他们返回可观察而不是ConnecatbleObservable？
如果我用那些带有参数的方法，我就可以观察到。然后我把submit(Observer)叫到了可观察的，可观察的就开始工作了。我不能调用connect()，因为可观测的是可观测的，而不是可观察的连接的。
如果我必须使用Observabl
浏览 2提问于2016-06-01得票数 1
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这是一个非常普遍的问题。是否有可能通过在熊猫中进行内部连接，得到的合并db比两个数据集的最大观测数有更多的观测。换句话说，如果我有一个包含30181537个v1的数据库和一个有23483111个观测的数据库，那么如果我对变量执行内部合并，结果数据库怎么可能有#112039626的观测呢？变量v1包含两个数据集中的重复项。
谢谢
浏览 1提问于2022-11-10得票数 0
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如何将Python，Pandas Dataframe中具有多对日期和观测值的每行绘制为x轴上的日期和y轴上的观测值？ IndexColumn、Date1、Value1、Date2、Value2、Date3、Value3 xyz，1/1/2020，2，2/2/2020，3，3/3/2020，4 abc，1/2/2020，4，2/6/2020，7，3/9/2020，8 Dateframe with multiple Date and Value Pairs
浏览 17提问于2020-07-18得票数 0
1回答
我想要做的是通过数据将两个数据框架与不同变量的观测结果合并。
第一个数据框架包含2019年1月至2020年1月期间的观测数据，第二个数据框架包含2020年1月至2020年12月期间的观测数据。也就是说，在这两个数据中都有2020年1月的观测结果。在下面的例子中，dataframe 1中的最后两个观察结果与dataframe 2中的第一个观察结果是相同的。
dataframe 1
Date V1 V2
2019-01-01 x y
2019-01-03 x z
2020-01-01 x y
2020-01-02 v
浏览 1提问于2020-01-19得票数 0
我在用
RxSearchView.queryTextChangeEvents
要检测“搜索时键入”以及提交搜索时的事件，SAYT将得到建议，而当您提交时，它将执行一个完整的搜索。
我目前有两个问题。
当您键入并获取建议时，突然单击submit执行完整搜索，但问题是，如果有正在进行的建议请求，则可能会出现在屏幕上的情况，因为完全搜索具有优先级。
因此，我想取消(取消订阅)的要求，从建议，如果有一个提交的完整搜索。
如何用这段代码实现这一点？
另一个问题是，当我删除搜索视图中的搜索词而它变得空时，它会清除适配器，但是当我清除搜索文本时，仍然会有一个正在进行的建议请求，它设置了结果，但是非常
浏览 2提问于2016-12-04得票数 0
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在训练了sarimax模型之后，我希望将来能够用新的观测来预编预报，而不必再训练它。然而，我注意到我在新应用的预测中使用的观测数改变了预测。
根据我的理解，只要给出足够的观测量，允许正确地计算自回归和移动平均，该模型甚至不会使用先前的历史观测来通知自己，因为系数没有经过再训练。在一个(3,0,1)的例子中，我认为它至少需要3个观测才能应用其经过训练的系数。然而，情况似乎并非如此，我怀疑我是否正确地理解了这一模式。
作为一个示例和测试，我对相同的数据应用了一个经过训练的sarimax，去掉了最初的几个观察结果，用以下代码测试行数对预测的影响：
import pandas as pd
from s
浏览 4提问于2022-02-23得票数 0
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基于原始数据的新特征自动构造
、、、、
有些观测值在原始状态下过于庞大，无法直接用预测建模算法进行建模。
常见的示例包括图像、音频和文本数据，但也可以轻松地包含具有数百万属性的表格数据。
特征提取是将这些类型的观测数据的维数自动降为一个可以建模的小得多的集合的过程。
对于表格数据，这可能包括投影方法，如主成分分析和无监督聚类方法。对于图像数据，这可能包括线或边缘检测。根据领域的不同，图像、视频和音频的观测结果也适用于许多相同类型的DSP方法。
如何从原始数据生成具有较高预测值的新特性，并将它们连接到原始数据？
例如，我有关于学生财富、健康、家庭状况的数据，我想以某种方式产生一个新的功能，我可以称之为“社会地位”，它是从原始数据生成的
浏览 0提问于2017-10-31得票数 3
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我有一个pandas DataFrame，我想将它划分为没有缺失值的观测和有缺失值的观测。我可以使用dropna()获取行，而不会丢失值。是否有任何类似的方法来获取缺少值的行？
#Example DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1,np.nan,3,4,5],'col2': [6,7,np.nan,9,10],})
#Get observations without missing values
df.dropna()
浏览 3提问于2017-10-08得票数 13
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我正试图在Firebase中创建一个连接。
因此，我异步地从db获取id数组，然后对每个id异步加载实际对象。函数应该返回可观测的
因此，对于第一个异步请求，我将得到可观察的(string是id)。所以，无论我在这里尝试了什么，我都可以观察到，或者其他一些我不想得到的东西。
守则：
getUserFavourites(userId = ""):Observable<any[]> {
return this.af.database.list('/ranks_by_user/likes/'+userId, {
query: {
o
浏览 1提问于2017-01-13得票数 0
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我有我想要的数据。我有几个变量，从1880年到2012年。我每年有一次观察。但有时一个变量在若干年内没有观察结果。例如，它可能有1880-1888年的观测结果，但1889-1955年和1956-2012年的观测结果却不同。我希望ggplot2 + geom_line在缺少的年份(1889-1955年)没有任何东西。但它将1888年和1956年与一条直线连接起来。我能做些什么来移除这一行吗？我使用的是ggplot函数。
不相关的问题，但是是否有一种方法可以不按字母顺序对我的变量名排序呢？我有这样的代码：
ggplot(dataFrame, aes(Year, value, colour=Name
浏览 2提问于2013-09-29得票数 6
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我需要计算dataframe的第一列的平均值，我可以使用mean()方法进行计算。问题是:有时，数据中有-9999个值表示缺失的观测值。我知道在计算Pandas中的平均值时，NaN值本质上是跳过的，当然-9999值不是这种情况。
这是我试过的代码。它计算列的平均值，但通过在计算中取-9999值：
df=pandas.DataFrame([{2,4,6},{1,-9999,3}])
df[0].mean(skipna=-9999)
但它的平均值为-4998.5，这显然是用-9999计算得出的。
浏览 7提问于2015-01-27得票数 4
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1回答
看 of combineLatest
组合多个可观测值以创建可观测值，其值是根据每个输入可观测值的最新值计算的。
或
当任何可观察到的输入发出一个值时，它使用所有输入的最新值计算公式，然后发出该公式的输出。
很明显，在每一段时间/排放中，排放的结果是最新排放的组合。
如果是这样的话，看看下面的代码
const obs1 = Rx.Observable.of(1, 2, 3, 4, 5);
const obs2 = Rx.Observable.of('a', 'b', 'c')
const obs3 = obs2.comb
浏览 0提问于2017-04-25得票数 2
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因此，我有一个类似于以下所示的数据：
ID TEXT ReferenceTEXT TextID
1 Yo NA NA
2 Cool Yup 5
3 Nice NA NA
4 Phat Yup 5
5 Yup Phat 4
6 Boss NA NA
7 Yay
浏览 1提问于2015-10-19得票数 1
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我有一个由近20万个观测数据组成的DataFrame。重要列类似于(注意:默认情况下Min值不被填充)。
Key Value Min Value
1xA 1 1
2xA 2 2
3xB 3 2
1xB 1 1
1xA 5 1
2xB 2 2
3xB 2 2
2xA 4 2
如何实现这
浏览 0提问于2018-06-01得票数 0
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3回答
我正在尝试合并R中的两个数据帧，通过它们共享的一列来连接它们。下面是两个数据帧的屏幕截图，我在"INC_KEY“列上合并。
这是我用来合并两个数据帧的代码: dp <- inner_join(d，p，by="INC_KEY")
D有177156个观测值，p有1641137个观测值，但最终合并的数据帧有8416113个观测值，这对我来说没有意义。我还尝试将上面的inner_join函数更改为merge函数，但仍然得到相同的结果。我想知道如何修复这段代码，以便合并后的数据帧具有真实的观察值--非常感谢您的帮助！
浏览 0提问于2021-01-11得票数 0
1回答
我需要运行许多OLS回归(~1.600)。我已经为1.600次观测收集了60个数据点。
我使用Fama & French 5因子模型，其中每个观测的60个数据点与样本中的日期相匹配。例如，我有一个开始日期'2010-1-1‘到结束日期'2015-1-1’的数据文件中的五个因素参数。
我需要针对给定股票的股票回报运行这些参数。现在，由于五个因子参数被收集在一个dataframe中，大约有96.000行(1600* 60 )和五列(对于每个因素)，我需要选择前60个观测，使用OLS对一组返回运行这些观测，存储估计的系数，然后为因子参数和股票回报选择下60个观测。
我试过用切
浏览 1提问于2017-04-17得票数 1
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我的应用程序订阅了按顺序到达的数据包的Observable<Timestamped<byte[]>>，并将它们组装成更大的帧。它必须检查每个数据包，以找到“开始帧”报头，并做一些次要的处理，将包组装成一个有效的帧。
如何创建一个新的Observable<Frame>，将这些完整的帧发送到Subscriber？
更新:建议的答案不想对我有用。一些细节：
我的源Observable发出Timestamped<byte[]>数据包。
期望的输出是一个Observable of DataFrame对象，每个对象包括来自多个数据包的数据以及其他一些
浏览 1提问于2017-02-24得票数 0
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1回答
R-对多列应用单一条件
、、、、
我有一个包含许多列的dataframe，得到下面的摘要是大量的手工工作。在示例dataset中，只需要计算value列的总和三次，对于每个观测数据，con列分别为"TRUE“。
# sample dataset
df <- data.frame(
value = c(1:20),
con1 = c("TRUE", "FALSE", "FALSE", "TRUE", "FALSE", "FALSE", "TRUE", "FALSE", "F
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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在理解R的anyDuplicated中的快速问题，当传递到dataframe (假设x列带有1k观测值)时，如果检查任何行是否与同一数据中的另一行具有完全相同的x值？谢谢
浏览 6提问于2017-03-14得票数 0
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我有以下实际数据：
actual.code actual.distance
a 1
c 6
e 10
此外，还对所有观测数据进行了以下插值：
interpolated.code interpolated.distance
a 2
b 4
c 7
d 4
e 9
f
浏览 1提问于2017-01-21得票数 1
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我正试图用midasr包中的一个月变量生成一个季度变量的提前1步预测。我遇到的麻烦是，当样本中的月观测数正好是季度观测次数的3倍时，我才能估计一个MIDAS模型。
如果月观测数不是季度观测的确切倍数(例如，当我有一个新的每月数据点来更新预测时)，我如何在midasr包中预测？
例如，假设我运行了以下代码来生成一个提前1步的预测，当我有(n)季度观测和(3*n)月度观测时：
#first I create the quarterly and monthly variables
n <- 20
qrt <- rnorm(n)
mth <- rnorm(3*n)
#I conve
浏览 0提问于2015-03-12得票数 4
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2回答
我有一个关于可观测的数组，我想得到一个唯一的可观测值，如果我的数组中的所有可观测值都返回真的话，它将返回true。
我试过这个，但似乎没有用：
const t = [Observable.of(true), Observable.of(false)];
let obs = Observable.of(true);
t.forEach(o => obs = obs.concat(o));
const obsResult = obs.pipe(
takeWhile(val => val !== false),
reduce((acc, val) => acc &
浏览 0提问于2017-12-01得票数 0
我正在尝试用RxSwift建立聊天服务链。基本上，它应该做到：
检查chat是否有id，如果有，请转到next，如果没有flatMap到createChat服务
检查是否启用了套接字连接
发送聊天消息
基本上下面的功能是工作的，但它现在不检查套接字连接状态。它应该在第二个flatMap之前检查是否连接了套接字，如果是的话，它应该使用flatMap和messageUpload，如果没有，应该等到连接返回true。我有变量在告诉我当前的连接状态(Bool)
chatSocketService.isSubscribedToChannel.asObservable()
但我想不出怎
浏览 0提问于2017-03-29得票数 1
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2回答
大家好，我正在努力掌握RxJS库和整个反应性编程的思想。我正试着把两个可观察到的物体合并成一个。第一个可观测对象包含一个DefectImages[]对象数组，第二个可观测对象包含一个字符串数组，然后我将其转换为一个DefectImages[]数组。在那之后，我想把这两个观测数据合并为一个。
下面是我的代码：
const observable = CachedPhotosBuffer.getInstance().asObservable()
.pipe(
switchMap(data => {
return data.map((url) =&
浏览 1提问于2018-11-21得票数 29
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如果我有一个DataFrame df
import pandas as pd
d = {'col1': ['Google','Yahoo','LinkedIn'],
'col2': ['Microsoft', 'Oracle', 'Uber']}
df = pd.DataFrame(data=d)
如何将这些列值连接到使用"&“连接的单个单元格，如下所示：
col1 col2
浏览 6提问于2020-02-15得票数 0
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热与冷观测
、、
在RxJS中，热观测是使用外部生产者的可观测性，而冷可观测的是使用本地生产者(参见)。
无论何时打电话，HttpClient.post都会使用冷观测值发送数据和重复。
有什么方法可以从角度上判断某一特定方法是否使用了可观察到的热或冷？
浏览 0提问于2017-09-06得票数 10
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我需要将dataframe拆分成组，对于有奇数行的组，我需要拉出列与某一条件匹配的第一行，然后我需要将所有这样的第一行(因此，只有在奇数组中匹配条件的第一行)重新组装起来。我可以在下面这样的循环中完成它(它可以工作)，但是不能用apply将它重新工作到groupby中。你能帮忙吗？
grp_by_cols=['A','B']
new_df=pd.DataFrame(columns=grp_by_cols)
for name, group in txn.groupby(grp_by_cols):
if len(group) % 2 != 0:
new_df
浏览 2提问于2014-10-08得票数 0
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1回答
我有一个简单的组件来验证用户的电子邮件。它包括“发送电子邮件”(发送电子邮件与代码)按钮，文本输入输入发送的代码和“验证”按钮发送代码回来进行验证。强化代码在5分钟内到期。如果我重新发送电子邮件，新代码将在重新发送后5分钟内过期。
我使用的是OnPush变更检测策略，所以一切都是用异步管道处理的。可观察到的包装“发送电子邮件”请求作为异步管道传递给模板。我想要另一个可以观察到的东西，当5分钟过去的时候，它会发出一些东西(例如true)。是的，我可以使用delay操作符，如下所示
expired$ = sendObservable$.pipe(delay(5 * 60 * 1000), mapT
浏览 3提问于2021-02-22得票数 0
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我在蟒蛇熊猫中有以下数据框架：
current_data = pd.DataFrame({'X': ['3'+'*NY', '3', '2', '2'+'*NY', '1', '7'], 'Y': [np.nan, 4, 5, np.nan, 8, np.nan]})
我想得到的是：
needed_data = pd.DataFrame({'X': ['3'+'*NY', '3&#
浏览 5提问于2014-09-10得票数 1
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我有两个数据帧，它们在大小上是相同的(行/日期索引和列/公司)。我现在要做的是根据Dataframe2中包含的逻辑计算Dataframe1中观测值的时间序列统计信息。例如，我想要基于等级(Dataframe2)计算时间序列平均观察值(Dataframe1)
因此，除了我使用第二个数据帧作为条件之外，这是一种groupby过程。
很高兴有任何输入，因为我不能找到类似的问题！
Dataframe1
----------------------------------
A B C D E F G H
浏览 24提问于2019-10-22得票数 0
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1回答
我发送两个可观测值作为参数，我想用另一个可观测值来代替这两个；由于某些原因，它不会被替换，但是如果我改变了可观测值，它就会工作。
private searchAndReplace = (flag: string, observable1: KnockoutObservable<string>, observable2: KnockoutObservable<string>) => {
const itemFound = this.items.find((item) => item.flag === flag);
if (ite
浏览 0提问于2018-10-26得票数 1
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1回答
基于范围匹配数据帧观察值
、、、
我有两个(不一定对齐的)数据帧，如下所示：
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [3, 4, 3, 10], 'C': [10, 11, 13, 14]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 7, 70, 5, 30], 'B': [3, 30, 20, 110, 1], 'C': [2, 130, 140, 10, 100]})
编辑:我想在列A和B中标识df1中的观测值，这些观测值在列A和B中完全匹配；在列C中标识一个值
浏览 0提问于2018-01-26得票数 2
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2回答
我正在尝试轮询一个RESTful端点来刷新我的实时聊天消息。我知道在线聊天的最好方法是Websockets，我只是想了解RxJS如何与角锥2一起工作。
我想每秒钟检查一次新消息。我有以下代码：
return Rx.Observable
.interval(1000)
.flatMapLatest(() => this.http.get(`${AppSettings.API_ENDPOINT}/messages`))
.map(response => response.json())
.map((messages: Object[]) => {
浏览 7提问于2016-01-26得票数 11
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1回答
我有一个Dataframe，其中一列充满了可以是数字或字符串的观察值。目前，该列的数据类型(称为Code)是一个对象。对于那些是数字的观测值，我如何才能将该列的数据类型更改为整数？我尝试了以下代码：
df['Code'].astype(str).astype(int)
但它当然不能工作，因为它试图将字符串转换为数字。
谢谢!
浏览 16提问于2019-10-28得票数 0
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3回答
这看起来很简单，但它让我忙碌了一段时间。
我有一个具有n列的dataframe (df)和一个具有相同数量(n)值的向量。
矢量中的值是数据帧中列中观测值的阈值。因此，线索是，如何告诉R对每一列使用不同的阈值？
我希望在数据框中保留满足每列的各种阈值的所有观察值(在示例中，高于或低于该阈值都无关紧要)。不满足阈值标准的观测值应设置为0。
我不想要数据帧的子集。
有人能帮上忙吗？在此之前非常感谢。
浏览 1提问于2012-06-05得票数 2
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我有一个包含109行和96列的时间序列数据。我一直试图在dataframe上实现Arima，方法是遍历每一列以获得模型建议的参数，但我得到了如下错误。有人能帮忙吗？
将模型构建在一个系列而不是dataframe上会有帮助吗？如果是这样的话，我如何才能这样做来构建整个数据而不是每一列呢？
" ValueError: Encountered exception in stationarity test ('adf'). This can occur in seasonal settings when a large enough `m` coupled with a lar
浏览 16提问于2022-10-11得票数 0
1回答
我有一个捕鸟数据的数据框架，其中包含两个感兴趣的列: Set.Code和Status。Set.Code是字母数字值。状态可以是1、2或3。
我需要让R提取状态为2的所有行，以及与状态为2的行具有相同Set.Code的所有行。因此，在上面的示例中，我将查找前两行，因为第一行的状态为2，第二行的Set.Code与状态为2的行相同。
我尝试提取所有2个状态，然后获取所有这些设置代码，然后从数据帧中提取所有这些设置代码：
其中我的dataframe是data：
Captures <- data[data$Status==2,]
Codes <- unique(Captures$
浏览 1提问于2016-05-19得票数 0
1回答
我有一个Dataframe，它看起来像这样：
epochseconds midPrice midPrice_1
0 1570780800 2954.625 NaN
1 1570780800 2954.625 NaN
2 1570780800 2954.625 NaN
3 1570780800 2954.625 NaN
4 1570780800 2954.625 NaN
5 1570780800 2954.625 NaN
6
浏览 11提问于2020-02-25得票数 1
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目前，我正在尝试使用可观测数据实现一种简单的脱机/在线同步机制。
基本上，我有两个可以观察到的：
连接可观测性:第一个可观察性提供给我是否存在internet连接的信息。当网络状态发生变化时，它会发出可观测的数据:第二个可观测数据具有需要同步的数据。当需要同步的新数据时，它就会发出。
我想要达到的目标是将上述观测数据结合起来，以便：
只要连接状态是，就不应该发出可观察的组合。在这种情况下，可观测的数据应该保持其状态()，只要连接状态是true，组合可观测数据应该每次在数据中有数据时发出--连接状态从false切换到true，它应该为数据可观测的上的每个值发出。
目前使用筛选器和combineL
浏览 2提问于2022-06-27得票数 0
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