为什么我不能给数据框的整个列赋值,然后在同一个“范围”语句中给单个元素赋值?代码:
foo <- data.frame( a=seq(1,10) )
foo <- within(foo, {
b <- 1 # set all of b to 1
})
foo <- within(foo, {
c <- 1 # set all of c to 1
c[2] <- 20 # set one element to 20
b[2] <- 20
})
foo
提供:
a b c
1 1 1 1
2 2 20 2
我已经处理了一个R数据文件:
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects.conversion import localconverter
pandas2ri.activate()
import pandas as pd
%%R
n = c(2, 3, 5)
s = c("aa", "bb", "cc")
b = c(TRUE, FALS
我正在学习一门机器学习课程,并且我正在使用Octave (MatLab应该是相同的)做下面的练习。
该练习与计算梯度下降algoritm的成本函数有关。
在课程幻灯片中,我知道这是我必须使用Octave实现的成本函数:
这是课程幻灯片中的公式:
所以J是由THETA矩阵表示的一些THETA变量的函数(在以前的第二个方程中)。
这是用于J(THETA)计算的正确的MatLab\Octave实现:
function J = computeCost(X, y, theta)
%COMPUTECOST Compute cost for linear regression
% J = CO
我从其他帖子的答案中找到了这段代码:
代码非常有用,但我很难理解for-循环的布尔值。
# Data
text = c("Text1", "Text2", "Text3", "Text4", "Text5")
lang = c("fr", "en", "fr,en", "sp,fr", "sp,fr,en")
d = data.frame(text, lang, stringsAsFactors = FALSE)
# Get a ve
以前,我一直在学校学习编码(向量,字符,二维数组,没什么特别的),并且一直在用C++和CodeBlocks编写代码。一个月前,我开始从C++ Primer学习。我现在是向量类型的,我把它搞糊涂了。当我过去使用向量时,我从未包含过任何其他库,并且我声明了向量,如下所示:
#include <iostream>
int main ()
{
int v[10];
return 0;
}
现在用更复杂的方式定义向量,使用vector库,在定义中提到元素类型等等。
我只是想知道为什么在我认为相当容易的科目上有这么大的差别。这些向量到底是怎么回事?
我正在尝试将包含多个列(gs1)的google读入R中。我在R (df_col)中也有一个单独的数据框架,其中有一个gs1列的列表以及它们的格式。是否有方法使用在gs1中指定的列格式将df_col读入R
例如:gs1
col1 col2 col3
a 1 01/01/22
b 2 01/02/22
c 3 01/03/22
df_col
col_name col_type
col1 c
col2 i
col3 D
在gs1中阅读
gs1_df <- read_sheet(ss =
我有以下data.table:
> dt = data.table(expr = c("a + b", "a - b", "a * b", "a / b"), a = c(1,2,3,4), b = c(5,6,7,8))
> dt
expr a b
1: a + b 1 5
2: a - b 2 6
3: a * b 3 7
4: a / b 4 8
我的目标是获得以下data.table
> dt
expr a b ans
1: a + b 1 5 6
2: a - b 2 6 -4
3
要更改语言模型中IS_CURRENCY的定义,请使用以下代码。
from spacy.lang.nl import EnglishDefaults, English
def is_currency(text):
"""
Custom function used for detecting currency symbols.
:param text: The text that is to be checked.
:return: A boolean.
"""
# Stripping pu
让我们从一个可重复的示例开始,它是一个名为key的数据框架,由8列3行组成:
key <- structure(c("Make Professional Maps with QGIS and Inkscape",
"Gain the skills to produce original, professional, and aesthetically pleasing maps using free software",
"English", "Inkscape 101 for Beginners - Design Vector
我有csv文件,我正在将其读入Python Pandas Dataframe。我想对操作进行矢量化,以便使用针对某些列的一组用户定义函数对列运行数据清理,并将结果附加到数据帧中。
我可以读取记录并逐个处理它们,但我想通过Pandas使用一个函数对1整列进行操作来向量化操作。
输入数据帧
A B C D
0 a b c d
1 t f h e
2 j r y k
我想在列A, B and C上执行数据清理(DC*)。
A B C D DC1-A DC2-B DC3-D
0 a b c d