我在R中有一个代码,它在一段时间通过一个data.frame读取一行,如果满足某一组条件,就会更改data.frame中的一个变量的值。在伪码中:
for(i in 1:nrow(data)) {
if (conditions on data[i,]) { change value } else {do nothing}
}
当代码运行时,它会在某一时刻停止并抛出以下错误消息:Error in if (condition : missing value where TRUE/FALSE needed
我理解,错误消息意味着,在某一时刻,当计算if语句中的条件时,结果是Na,而不是TRUE
我有一个包含30多张工作表的excel文件。然而,我在每个工作表上所做的操作或多或少都是相同的。但我的目标是为每个工作表创建单独的数据框架,以便将来可以参考 这就是我所尝试的,但它抛出了一个错误 xls = pd.ExcelFile('DC_Measurement.xlsx')
sheets = xls.sheet_names
for s in sheets:
print(s)
'df '+ s = pd.read_excel(xls, sheet_name=s) 因此,就像我想要创建30个数据帧,并且每个数据帧都将以工作表名称作为后缀名称。我
在我的函数中,我返回一个finalDF,一个数据帧序列。在下面所示的循环中,map返回Seq[DataFrame],并将其存储在finalDF中以便能够返回给调用者,但是在有些情况下,在需要进一步处理的情况下,我希望为每个迭代存储过滤后的数据,并将其传递给下一个循环。
我该怎么做呢?如果我尝试将其分配给某个临时val,则会抛出Seq[unit]类型的表达式不符合预期类型Seq[DataFrame]的错误。
var finalDF: Seq[DataFrame] =null
for (i <- 0 until stop){
finalDF=strataCount(i).map
我有一个数据帧,我想根据一列过滤掉一些行。但我的条件相当复杂,需要一个单独的函数,这不是我可以在单个表达式或where子句中完成的事情。
我的计划是根据是保留还是过滤掉该行来返回True或False:
from pyspark.sql.types import BooleanType
from pyspark.sql.function import udf
def my_filter(col1):
# I will have more conditions here, but for simplicity...
if col1 is null:
return
我正在尝试过滤R中的一个数据帧,如下所示。
假设mydf是具有两列A和B的数据帧。
假设udf是具有1列A的另一个数据帧。
我想做以下几件事。
Select rows from mydf where mydf[A] is in udf[A]
我正在使用dplyr,并尝试了以下命令
T = filter(mydf, A %in% udf['A'])
这显然是行不通的。在不显式编写for循环的情况下,有没有简单的解决方法?非常感谢!
我想在函数中编写一个使用dplyr::filter()的函数。在编写函数时,我遇到了在函数中使用参数名称时遇到的问题,该参数名称也是我正在筛选的数据帧的一个列的名称。
假设我调用数据帧来过滤dat
library(dplyr)
dat <- data.frame(
a = c(1:10),
b = c(2,2,2,2,2,3,1,1,4,4)
)
将函数命名为test.filter(),
test.filter <- function(b, test.data = dat){
dat.t <- filter(test.data,
b == b)
r