嗨,我被困在试图破解的密码,寻找密钥,以解密一个巨大的信息。我有字母的频率:
A 121
B 0
C 10
D 60
E 39
F 100
G 123
H 19
I 0
J 74
K 87
L 119
M 35
N 8
O 30
P 2
Q 27
R 0
S 135
T 26
U 47
V 47
W 140
X 24
Y 29
Z 78
A 121
B 0
C 10
D 60
E 39
F 100
G 123
H 19
I 0
J 74
K 87
L 119
M 35
N 8
O 30
P 2
Q 27
R 0
S 135
T 26
U 47
V 47
W 140
X 24
Y 29
Z 78
我有以下数据框架:
df1
uid text frequency
1 a 1
1 b 0
1 c 2
2 a 0
2 b 0
2 c 1
我需要在uid的基础上把它压平,以便:
df2
uid a b c
1 1 0 2
2 0 0 1
我在R中做过类似的工作,但还未能将其转换为sql或scala。
关于如何处理这个问题,有什么建议吗?
我对R并不熟悉,我正在努力计算数据框架中某些观测的百分比。我的数据框架来自一个有许多行和列的excel表。因此,我首先需要创建对所需信息的查询。为此,我使用了以下代码:
am2 %>%
group_by(country) %>%
count(motif)
输出如下所示:
country motif number
------------------------------------------------
Portugal architectural elements 26
Po
假设我有一张表,如下所示:
UserID Meh Meh //meh is some column
01 .
01 .
三... ...
05 .
05 .
01 .
三... ...
So I want to count how many times each userid appears in this table. I am doing this now:
```javascript
按UserId从NinjaTable组中选择UserId
but its giving me something that I dont know or understand. I want
我有一个具有多个功能的dataframe,其中我选择了3个特性来进行集群。例如。
Col1 | Col2 | Col3
-------------------
A | 1 | i
B | 1 | j
C | 2 | k
D | 3 | j
我试图进行集群,以便如果在任意两列中有匹配的值,它将将该行添加到同一集群中,用于集群中值中的所有匹配。
因此,从这个表中,我对集群的预期输出应该是:
A | 1 | i
B | 1 | j
D | 3 | j
有什么聚类算法可以用来实现这种类型的聚类吗?
我试图在R中运行一组频率表,而不必为每个变量编写代码。例如,使用SPSS中的mtcar数据,我会这样做:
FREQUENCIES mpg TO vs
它给出了mpg和vs.m之间变量的8个频率表,我试图用summarytools函数freq或sjPlot函数view_df在R中得到这个效果。我可以使用freq来完成这个任务,但是您必须列出所有变量的名称,而不是使用像TO这样的命令。我可以使用view_df来完成,但是您必须知道变量的列位置(我有数千个变量,所以这是行不通的)。请看我下面有什么。
#####USING FREQ IN SUMMARY TOOLS
library(summaryt
我有一个从文本文件加载的术语及其频率的大列表,并将其转换为一个表:
myTbl = read.table("word_count.txt") # read text file
colnames(myTbl)<-c("term", "frequency")
head(myTbl, n = 10)
> head(myTbl, n = 10)
term frequency
1 de 35945
2 i 34850
3 \xe3n 19936
4 s 15348
5
我试图在下面的示例中找到百分比
START n=node:name_idx(NAME="ABC")
match p = n-[r1:LIKES]->m
with r1.Frequency as Frequency, Sum(r1.Frequency) as Sum
return Frequency, Sum
我希望能得到这样的东西
Frequency Sum
12 19
6 19
1 19
以此类推。
我得到的是频率列和和列的相同值。
Frequency
我正在尝试分组,并仍然检索表中的所有数据。我仍然是Linq的新手,似乎不知道我做错了什么。我不仅希望对结果进行分组,而且还希望检索表中的所有列。这个是可能的吗?
(from r in db.Form
orderby r.CreatedDate descending
group r by r.Record into myGroup
where myGroup.Count() > 0
where (r.CreatedDate > lastmonth)
where r.Name == "Test Name"
我希望在聚合R中的数据时创建虚拟变量。
dat <- read.table(textConnection('ID Score Info
1 1 A 1
2 1 A 10
3 1 B 7
4 2 C 8
5 2 B 9
6 2 B 1
7 3 B 7
8 3 C 8
9 3 C 3
10 3 A 2'))
基本上,我希望按" ID“进行聚合,并计算具
下面是几行我正在使用的测试数据。我希望计算ICD10Code列中所有字符的频率,这些字符由列分隔。从下面的代码段中,我使用了group_by,因为每个"PatientId“值在该列中都有重复值,但在其他列中有唯一值。如何计算所有字符值的频率?
PatientId ReferralSource NextAppt Age InsuranceName ICD10Code
1584 St Francis Y 34 SLIDING FEE SCHEDULE M5136, N809, R51, Z6831
2655
我有一组包含多个变量的数据。其中一个变量-阶乘包含组的命名- A,B,C等。其余的变量是数字的。
> data1
Group Value
1 A 23
2 A 25
3 B 1
4 C 15
5 C 11
6 C 14
7 B 3
8 B 4
9 B 2
10 C 19
对于进一步的统计计算,我想从数据集中排除包含特定组(例如X)的行,但条件是该组在dataframe n次中找到(例如,少于2次)。
我之前看到的材料
因此,我有以下查询:
SELECT DISTINCT d.iID1 as 'id',
SUM(d.sum + d.count*r.lp)/sum(d.count) AS avgrat
FROM abcd i, abce r, abcf d
WHERE r.aID = 1 AND
d.iID1 <> r.rID AND d.iID2 = r.rID GROUP BY d.iID1
让我简单地描述一下情况:我有两个表: producten和reviews,producten中存储了多个产品,而在评论中,我现在存储了所有的评论,而为了获得评论表mysql中的平均评等,mysql只返回1行,而我期望返回2行,因为我有2个产品。
我试图使用的查询是:
SELECT p.*, CAST(AVG(r.rating) AS DECIMAL(2,1)) as waardering FROM `producten` as p INNER JOIN `reviews` as r ON p.id=r.product_id
我也尝试过:
SELECT p.*, CAST(AVG(r.r