我也注意到了有關Deedle mapRows一些奇怪的功能,我不能解釋:Deedle Frame.mapRows如何正確地使用它,以及如何構建objectseries正確
let col1 = Series.ofObservations[1=>10.0;2=>System.Double.NaN;3=>System.Double.NaN;4=>10.0;5=>System.Double.NaN;6=>10.0; ]
let col2 = Series.ofObservations[1=>9.0;2=>5.5;3=>System.Double.NaN;4=>9.0;5=>System.Double.NaN;6=>9.0; ]
let f1 = Frame.ofColumns [ "c1" => col1; "c2" => col2 ]
let f2 = f1 |> Frame.mapRows (fun k r -> r) |> Frame.ofRows
let f3 = f1 |> Frame.mapRows (fun k r -> let x = r.Get("c1");
let y = r.Get("c2");
r) |> Frame.ofRows
val f1 : Frame<int,string> =
c1 c2
1 -> 10 9
2 -> <missing> 5.5
3 -> <missing> <missing>
4 -> 10 9
5 -> <missing> <missing>
6 -> 10 9
val f2 : Frame<int,string> =
c1 c2
1 -> 10 9
2 -> <missing> 5.5
3 -> <missing> <missing>
4 -> 10 9
5 -> <missing> <missing>
6 -> 10 9
val f3 : Frame<int,string> =
c1 c2
1 -> 10 9
2 -> <missing> <missing>
3 -> <missing> <missing>
4 -> 10 9
5 -> <missing> <missing>
6 -> 10 9
如何F3具有比F2不同的價值?我用f3做的所有事情都是爲了從obejectseries中獲得價值。
我想使用這個mapRows函數來做基於行的過程併產生一個對象然後mapRows可以用相同的行鍵創建一個新的框架。該過程必須是基於行的,因爲列值需要根據其自己的值和相鄰值進行更新。
計算不能直接使用列到列來完成,因爲計算會根據行值進行更改。
欣賞任何建議
更新
由於原來的問題被張貼,因爲我已經用過Deedle在C#。令我驚訝的是,基於行的計算在C#中非常容易,C#Frame.rows函數處理缺失值的方式與F#mapRows函數非常不同。以下是我用來嘗試真正邏輯的一個非常基本的例子。對於任何正在搜索類似應用程序的人可能都有用:
需要注意的事項有: 1.行功能沒有刪除行,但兩列的值都丟失 2.平均值函數是智能足以根據可用數據點計算平均值。
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Deedle;
namespace TestDeedleRowProcessWithMissingValues
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var s1 = new SeriesBuilder<DateTime, double>(){
{DateTime.Today.Date.AddDays(-5),10.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-4),9.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-3),8.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-2),double.NaN},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-1),6.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-0),5.0}
}.Series;
var s2 = new SeriesBuilder<DateTime, double>(){
{DateTime.Today.Date.AddDays(-5),10.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-4),double.NaN},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-3),8.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-2),double.NaN},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-1),6.0}
}.Series;
var f = Frame.FromColumns(new KeyValuePair<string, Series<DateTime, double>>[] {
KeyValue.Create("s1",s1),
KeyValue.Create("s2",s2)
});
s1.Print();
f.Print();
f.Rows.Select(kvp => kvp.Value).Print();
// 29/05/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 10; s2 => 10]
// 30/05/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 9; s2 => <missing>]
// 31/05/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 8; s2 => 8]
// 1/06/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => <missing>; s2 => <missing>]
// 2/06/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 6; s2 => 6]
// 3/06/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 5; s2 => <missing>]
f.Rows.Select(kvp => kvp.Value.As<double>().Mean()).Print();
// 29/05/2015 12:00:00 AM -> 10
// 30/05/2015 12:00:00 AM -> 9
// 31/05/2015 12:00:00 AM -> 8
// 1/06/2015 12:00:00 AM -> <missing>
// 2/06/2015 12:00:00 AM -> 6
// 3/06/2015 12:00:00 AM -> 5
//Console.ReadLine();
}
}
}