首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

data.frame中的'(a-b-c)‘到'(a-b)和(b-c)’

data.frame中的'(a-b-c)'到'(a-b)和(b-c)'是指对于一个data.frame中的某一列,包含了多个元素,每个元素由多个部分组成,以连字符(-)分隔。现在需要将这个列拆分成两列,一列包含第一个和第二个部分,另一列包含第二个和第三个部分。

在R语言中,可以使用strsplit函数来实现这个操作。strsplit函数可以将一个字符串按照指定的分隔符进行拆分,并返回一个包含拆分后部分的列表。

下面是一个示例代码:

代码语言:R
复制
# 创建一个包含'(a-b-c)'的data.frame
df <- data.frame(col = '(a-b-c)')

# 使用strsplit函数拆分列
split_col <- strsplit(as.character(df$col), "-")

# 创建新的列
df$new_col1 <- sapply(split_col, function(x) paste(x[1], x[2], sep = "-"))
df$new_col2 <- sapply(split_col, function(x) paste(x[2], x[3], sep = "-"))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
       col new_col1 new_col2
1 (a-b-c)     a-b       b-c

在这个示例中,我们首先创建了一个包含'(a-b-c)'的data.frame。然后使用strsplit函数将列拆分成一个包含三个部分的列表。接下来,我们使用sapply函数对列表中的每个元素进行操作,将第一个和第二个部分拼接成新的列new_col1,将第二个和第三个部分拼接成新的列new_col2。最后,我们打印出结果。

对于这个问题,腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址如下:

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求进行评估。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

千亿关系链下新增共同好友计算

在社交化推荐,根据场景用户A,B偏好,能够为非场景用户C提供推荐依据;在广告场景,共同好友间A,B,C会经常查看动态互动,覆盖三者一个可以起到推广三者目的;在游戏场景,稳定关系A,B...在这类场景,计算新增共同好友挖掘计算更为重要。 模型介绍 计算新增共同好友过程,实际上可看作是一个计算新增三角形过程。例如,用户AB,都新添加好友C,实质是新增三角形A-B-C。...(这里用null表示);计算边B-C时,B属性值(A,C,D)C属性值(A,B,D)有交集A、D,则表示BC有2个共同好友A、D。...<B<C),并发送给顶点值较小端点A;B-C边计算出共同好友AD,与端点B,C组成有序三角形(A,B,C)(B,C,D)发送给顶点值较小端点B。...具体过程为: 新增关系链集合Sn join Sn, 找到两边(A-B, A-C)在Sn三角形序列集合St 对St进行map操作,转换为非新增关系链B-C为主键形式((B,C), A) 转换后St

3.3K00

信息安全之公钥密码体制

信息安全之公钥密码体制 同余 性质 除法 欧几里德算法(Euclid) 保证机密性 保证真实性 既保证机密性又保证真实性 ---- ---- 同余 设整数a,b,n(n ≠0),如果a-b是n整数倍...模算术性质: (a mod n) + (b mod n) = (a+b) mod n (a mod n) - (b mod n) = (a-b) mod n (a mod n) * (b mod...如果ab≡ac (mod n),那么b≡c (mod n)(消去律) 证明:∵ gcd(a, n)=1,∴有xy,使ax+ny=1 两边同乘以(b-c): (b-c)(ax+ny)=b-c 即:(...ab-ac)x+n(b-c)y=b-c ……① ∵ ab≡ac (mod n), 即ab=ac+k1n, ∴ab-ac 是n倍数 同时,n(b-c)y显然也是n倍数 所以,:(ab-ac)x+n(...a任意正整数b,有: gcd(a,b) = gcd(b,a mod b) 求:gcd(482,1180) 保证机密性 Kae :Alice加密秘钥 Kad: Alice解密秘钥 Kbe

47131

【R极客理想系列文章】R语言中数学计算

本文总结了R语言用于初等数学各种计算。 目录 1. 基本计算 2. 三角函数计算 3. 复数计算 4....> which(duplicated(x)) [1] 18 19 20 24 25 26 27 28 29 30 2 三角函数计算 2.1 三角函数 在直角三角形仅有锐角(大小在090度之间角...给定一个锐角θ,可以做出一个直角三角形,使得其中一个内角是θ。设这个三角形,θ对边、邻边斜边长度分别是a、bh。 ? 三角函数6种关系:正弦,余弦,正切,余切,正割,余割。...复数虚数单位i,是-1一个平方根,即i^2 = -1。任一复数都可表达为x + yi,其中x及y皆为实数,分别称为复数之“实部”“虚部”。...,R语言也可以很方便地帮助我们解方程,下面将介绍一元多次方程,二元一次方程解法。

1.2K20

韩信大招:一致性哈希

一技能:哈希算法 分组 韩信一技能哈希算法:将士兵编号 num 值当做一个 hash 值,再总做组数 N 做取余操作,得出结果在 0 N - 1 之间,这个士兵就属于那个组。...三个组一共将整个环分成了三个区域,C-A(第一组)、A-B(第二组)、B-C(第三组)。如下图所示: [分成三组] 第一组负责存储落在 C-A 区间内数据。...第二组负责存储落在 A-B 区间内数据。 第三组负责存储落在 B-C 区间内数据。 士兵分配 假定编号为 9527 的士兵,进行哈希运算后,落到 C-A 区域。...如下图所示: [属于 C 节点] 回到刘邦刚问问题,如果分组变成四组,该怎么进行士兵分配。 如下图所示,增加一个节点 D,原来区域 B-C 变成了区域 B-D(第三组) D-C(第四组)。...哈希环缺陷 萧何看了韩信画哈希环后,觉得有些不对劲,思索片刻后,对韩信说: 将军,你这个哈希环上节点分布不太均匀啊,你看第三组第四组区域好小啊。

51841

迪菲赫尔曼密钥交换理解

前言 迪菲赫尔曼密钥交换是一种可以在通信双方之间安全交换密钥方法。这种方法通过将双方共有的密码数值隐藏在公开数值相关运算,来实现双方之间密钥安全交换。...第三,密钥合成结果与合成顺序无关,只与用了哪些密钥有关。比如合成密钥B密钥C后,得到密钥B-C,再将其与密钥A合成,得到就是密钥A-B-C。...此处密钥A-B-C密钥B-A-C是一样 图解示例 如图所示,用上述方法,在AB这两人之间安全交换密钥。首先由A生成密钥P。 然后A把密钥P发送给B。...接下来,AB各自准备自己私有密钥SASB。 A利用密钥P私有密钥SA合成新密钥P-SA。 B也利用密钥P私有密钥SB合成新密钥P-SB。...其中P是一个非常大素数,而G是素数P所对应生成元(或者“原根”)一个。 首先,由A来准备素数P生成元G。这两个数公开也没有关系。 A将素数P生成元G发送给B。

51340

本期题目:快递业务站 🚚

本期题目:快递业务站 题目 快递业务范围有 N 个站点,A 站点与 B 站点可以中转快递,则认为 A-B 站可达, 如果 A-B 可达,B-C 可达,则 A-C 可达。...现用二维数组给定N个站点可达关系,请计算至少选择从几个主站点出发,才能可达所有站点(覆盖所有站点业务)。 说明:s[i][j]与s[j][i]取值相同。 输入 第一行输入为 N,N表示站点个数。...1 < N < 10000 之后 N 行表示站点之间可达关系,第i行第j个数值表示编号为ij之间是否可达。 输出 输出站点个数,表示至少需要多少个主站点。...作为一家全球知名高科技企业,华为公司一直以来都注重人才引进培养。而OD机试作为华为公司一项招聘手段,已经成为了华为公司招聘优秀人才重要途径之一。...华为OD机试考试内容涉及程序设计、算法、数据结构、操作系统等多个方面,可以全面评估应聘者综合能力。

34920

多子图如何一键绘制标签label?这些技巧推荐收藏~~

今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(如A、B (a)、(b)、(I)(II)等),这类技巧尤其是在科学文献中经常用到,虽然可以手动添加此类标签,但在绘图过程自动标记处理则可方便多。...(R-ggplot2包可通过labs(tag="**") 方法进行添加,这里不多做介绍),详细内容如下: R-ggpubr包添加 在R-ggpubr包,你可以通过ggarrange()函数在一个页面添加多个子图添加对应...ggpubr) library(patchwork) data("ToothGrowth") df <- ToothGrowth df$dose <- as.factor(df$dose) wdata = data.frame...Python-ProPlot库,首先,我们看一下官网关于A-b-c labels例子,如下: import proplot as pplt fig = pplt.figure(space=0, refwidth...总结 今天推文,小编简单介绍了如何使用RPython在绘图过程灵活添加子图Tag,这一技巧在绘制多个子图时则十分方便有效。

1.4K20

转:johnson算法现实意义

它是一种结合了Dijkstra算法Bellman-Ford算法技术,通过使用一个负权重环检测器来消除负权重影响。这种算法时间复杂度为O(n^2+m log n)。...例如,假设有一个图,其中包含5个节点(A、B、C、D、E)7条边(A-BB-C、C-D、D-E、A-D、B-E、C-E)。...现在,如果要求从A、B、C三个起点到E终点最短路径,可以使用Johnson算法。首先,将虚拟起点S加入图中,并将SA、B、C边权设为0。...然后,使用Bellman-Ford算法求S其他各点最短路径。接着,将图中所有边权加上S该边两个端点最短路径长度。最后,使用Dijkstra算法求A、B、CE最短路径。...在这个例子,Johnson算法将会得到AE、BE、CE最短路径分别为 [A,D,E], [B,E]。图片

32030

MapReduce当中寻找用户间共同好友

(有意思是:网上讨论这个案例虽多,但都有这那错误,不是数据错就是程序错, 总有同学和我比对,实际和我是不一样)马克-to-win @ 马克java社区:下面给出用户好友关系列表(注意是单向...现在需要找出用户间共同好友。目测:A:B,C,D,F,E,O。 A好友有这些人。 B:A,C,E,F, B好友有这些人。AB共同好友是C,E,F。...其实如果不用大数据思维,很简单,知道:A:B,C,D,F,E,O。而且B:A,C,E,F得出A -B: C,E,F, 这算法并不难。之后再穷尽一下。(A-B,A-C,A-D。。。。...之后再B-C,B-D。。。。二维数组就可以搞定)。但如果数据量大的话,内存就崩了, 得用大数据思维。...马克-to-win @ 马克java社区:A-B: C,E,F 这结论用大数据来做是这样:第一步:要知道C是A好友,C还是B好友。这就要知道C到底是多少人好友?

40830

图结构

图 介绍 图遍历 深度优先遍历 广度优先遍历 介绍 在之前学习, 我们学了线性结构(数组, 链表,栈队列)非线性结构树结构....下面就让我们学习非线性结构图结构吧 图出现原因 线性表局限于一个直接前驱一个直接后继关系 树也只能有一个直接前驱也就是父节点 当我们需要表示多对多关系时, 这里我们就用到了图 图举例...邻接矩阵 邻接矩阵是表示图形顶点之间相邻关系矩阵,对于n个顶点图而言,矩阵rowcol表示是1…n个点。...(v); } //添加边 //需要连接A-B, A-C, B-C, B-D, B-E graph.insertEdge(0,1,1)...} //添加边 //需要连接A-B, A-C, B-C, B-D, B-E graph.insertEdge(0, 1, 1);

69320

用户行为分析模型——路径分析(一)

如此,有可能找到支付率低原因所在。 1.2 漏斗分析 漏斗分析是分析用户从起始终点环节,过程当中每一步环节转化(或者流失)情况。...1.4 SessionSession Time 本模型Session Time含义是,当两个行为间隔时间超过Session Time,我们便认为这两个行为不属于同一条路径。...使用更加灵活Session划分,使得用户可以查询在各种时间粒度(5,10,15,30,60分钟)Session会话下,用户页面转化信息。...计算三级页面C转化率:(所有节点深度为3路径中三级页面是C路径pv/sv)÷(一级页面的pv/sv) 路径转化率:假设有A-B-C,A-D-C,A-B-D-C,其中ABCD分别是四个不同页面...,整个路径下转化 计算A-B-C路径B-C转化率:(A-B-C这条路径pv/sv)÷(所有节点深度为3路径中二级页面是B路径pv/sv) 3 获取路径多级页面 vivo:用户行为分析模型实践

1.8K20

深入理解计算机系统cp2:定点数表示运算

表示范围:以八位二进制数为准,范围就是 00000000 11111111,也就是 0 255 1.2 有符号数 定义:有符号数就是有体现正负号数,整个机器字长全部二进制位,最高位作为符号位...表示范围:以八位二进制数为准,范围应该是从负数到正数,即从 11111111 01111111,也就是 -127 127 1.2.1.真值机器数 真值:就是带有正负号实际十进制数,比如上面例子...我们来看一个例子: 假设机器字长为 8 位(含1位符号位),A=15,B=-24,现在求 A+B A-B。...我们再来看另一个例子: 假设机器字长为 8 位(含1位符号位),A=15,B=-24,C=124,现在求 A+C B-C。...1 ,也就是负数,那么很明显它发生了上溢; 同理,B-C ,两个操作数符号位都是 1,也就是都是负数,但结果数符号位却是 0,也就是正数,那么很明显它发生了下溢。

86910

关于用户路径分析模型_spark用户行为路径

如此,有可能找到支付率低原因所在。 1.2 漏斗分析 漏斗分析是分析用户从起始终点环节,过程当中每一步环节转化(或者流失)情况。...1.4 SessionSession Time 本模型Session Time含义是,当两个行为间隔时间超过Session Time,我们便认为这两个行为不属于同一条路径。...使用更加灵活Session划分,使得用户可以查询在各种时间粒度(5,10,15,30,60分钟)Session会话下,用户页面转化信息。...计算三级页面C转化率:(所有节点深度为3路径中三级页面是C路径pv/sv)÷(一级页面的pv/sv) 路径转化率:假设有A-B-C,A-D-C,A-B-D-C,其中ABCD分别是四个不同页面...,整个路径下转化 计算A-B-C路径B-C转化率:(A-B-C这条路径pv/sv)÷(所有节点深度为3路径中二级页面是B路径pv/sv) ---- 3 获取路径多级页面 vivo:用户行为分析模型实践

68910
领券