我有一个数据框,其中包含3个对象(A、B、C),它们的关系得分如下:
relationships<-data.frame(object.1=c("A","A","B"),object.2=c("B","C","C"),relationship=1:3)
relationships
object.1 object.2 relationship
1 A B 1
2 A C 2
3
我有4个复杂的正则表达式模式,A,B,C和D。我需要找到A(B AND C AND D)格式的所有模式,其中B,C,D的顺序无关紧要,C和D是可选的。有没有一种方法可以在正则表达式中做这样的事情,而不是用或(|)来编写B,C,D的所有可能的排列?
我是用Java编写的,而且更倾向于性能友好。谢谢!
编辑:将3个复杂的模式改为4个复杂的正则表达式模式。
我们得到一个数组,其数字范围从1到n(无重复项),其中n=数组的大小。我们被允许执行以下操作:
arri = arr[arri-1],0 <= i<n
现在,当我们在整个数组上执行上述操作时,考虑一次迭代。我们的任务是在遇到以前遇到的序列后,找出迭代的次数。
Constraints :
a) Array has no duplicates
b) 1 <= arr[i] <= n , 0 <= i < n
c) 1 <= n <= 10^6
例1:
n = 5
arr[] = {5, 4, 2, 1, 3}
After
我以前问过一个类似但不同的问题()
现在我想改变这个数据集:
dt <- data.table(a=c("A","A","A"),b=1:3,c=c(0,1,0))
dt
a b c
1: A 1 0
2: A 2 1
3: A 3 0
对此:
a 1 2 3
1: A 0 1 0
因此,列"b“的值应该变成列,每个列的值都是"c”。"a“的值可以看作是参与者(这里只有一个人("A") )。原始数据集继续使用多个B值,等等。在“转换”之后," A“一栏应包括独特的值(如A、B、C等
我有一个数据文件df
Cat B_1 A_2 C_3
A 1 2 3
B 4 5 6
C 7 8 9
我希望将其转换为dataframe,以便列标签中的行按照每个类别的df列的顺序排列。
Desired output
Cat Label Value
A B_1 1
A A_2 2
A C_3 3
B B_1 4
B A_2 5
B C_3 6
C B_1 7
C
假设我们有三个阵列a、b和c
int a[1000] = {3,1,5,4};
int b[1000] = {7,9,11,3};
char c[1000] = {'A','B','C','D'};
然后对数组a进行排序,因此它变成:
a == {1,3,4,5}
是否可以安排其他两个数组按索引重新排列元素,以便它们与排序数组a中排序元素的位置相同?在此示例中,这应导致
b == {9,7,3,11}
c == {'B','A','D','C'}
我如何才能做到这一点
当我创建xarray dataArray时,我能够按照我想要的顺序设置坐标的标签,但是当我使用.combine_first向它添加来自不同数组的一些数据时,它总是按字母顺序排列标签。然后,我想用一个图中的多个数据绘制一个面线图中的数据,这里我得到了一个问题,就是坐标标签的顺序定义了哪条线被绘制在另一条图之上。是否有一种方法可以在合并数据后重新排序标签,或者如何选择在其他数据之上绘制哪一行?
这里有一个例子,它的坐标标签是“type”,但顺序不对。
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import num
试图转换数据表,但找不到方法。
我有一个数据框架,比如:
id letter
1 a
2 b
3 c
4 c
5 a
6 c
我想将其转化为:
id letter frequency(id)
1,5 a 2
2 b 1
3,4,6 c 3
我看过cast()、table()和aggregate(),但没有弄明白。
我不需要它作为一个数据框架来启动,所以如果有两种不同的方法可以获得:
id letter
1,5 a
2 b
3,4,6 c
&