apply

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    我一直在使用SAS很長一段時間,現在我想翻譯我的代碼在R.我需要幫助做到以下幾點: 生成若干自舉樣品 運行在每個樣品 存儲在一個新的數據集的參數的線性迴歸模型的複製樣品 我編輯的代碼,更清晰。 我用了很多for循環,我知道並不總是推薦。這個過程非常緩慢 是否有代碼/軟件包(例如,應用家庭功能,「caret」軟件包)可以使這個非常乾淨的高效/快,尤其是如samplesize * bootsample

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    我想使用apply而不是for循環。問題是,我的for-loop使用兩個data.frames作爲輸入。例如: x <- data.frame(col1=c(1,NA,3,NA), col2=c(9,NA,11,12)) y <- data.frame(col1=c(1,2,3,4), col2=c(5,6,7,8)) output <- rep(NA,2) for(i in 1:2) {

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    我正在學習scala implicits。 在下面的示例代碼,隱敷沒有得到自動調用: package learn object ImplicitApplyInClass { def main(args: Array[String]): Unit = { implicit val ss = "abc" //This is working val a

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    對每一行應用一個帶有參數的函數當我所應用的函數超級微不足道(如.upper()或simple)時,我已經看到足夠多關於使用pandas df.apply()乘法)。但是,當我嘗試應用我的自定義函數時,我不斷收到各種錯誤。我不知道這個錯誤開始: 這裏是我的簡單的例子: 我的假數據: inp = [{'c1':10, 'c2':1}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2'

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    我有一個數據幀,看起來是這樣的: pd.DataFrame({'state':['AL','AL'],'statefp':[1.0,1.0]}) state statefp 0 AL 1.0 1 AL 1.0 我想將整個數據框進式STR和使用.apply方法是。我想要做的是如果該項目的類型爲浮點數,我想將其存儲爲一個字符串整數,如果它已經是一個字符串我想小寫它。我已經試過這樣

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    我想創建一個函數,使得對於某個數據框,它可以使用列名作爲函數的第一個參數,並使用列的值(特定列的行值)作爲函數中的第二個參數。然後,第二個參數的值將根據開關函數中設置的值轉換爲數值。 這是我一直在努力的工作。 # I also put print("ERROR in Question")) if there is no match at all scoreraw <- function(Ques

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    我將對象文字添加到原型。我通過獲取對象的屬性並將值放入數組來完成此操作。然後我使用構造函數創建一個新對象,並將數組作爲參數。 唯一的問題是構造函數(使用apply)在創建新對象時跳過了數組中的第一個元素,因此將錯誤的值分配給新對象中的錯誤屬性 - 最後一個值空。 在調試器中,數組和構造函數都以正確的順序顯示屬性/元素。然而輸出是不正確的。 我知道我可以通過將參數直接放入新的對象構造函數來創建新對象

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    我有一個數據幀結構爲這樣: 我想知道最有效的方式是大熊貓創造,其提取ISN任何值的新列「舞臺」什麼't'None'在四列中,並將該值用於'stage'列。然後可以在stage列已經提取出每行中不是None的任何值後刪除剩餘的四列。 這裏所涉及的每個列的唯一值的另一個快照: 請注意,在相關的列中的值是字符串類型,無不是真正Nonetype。

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    我的第一行是添加下列行的參考值(對於N列)。 數據 A B C D 3 5 1 2 1 4 5 3 2 2 2 4 3 1 3 1 4 3 1 2 計算如下: 3,是被添加的參考值,它是3應被添加到1,2,3和4中,類似地5是參考值 - 被加到4,2,1,3,然後1被參考值加到5,2,3,1等等直到n列。 1 + 3 4 + 5 5 + 1 3 + 2 2 + 3 2 + 5 2

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    我已經有幾個迴歸結果,例如, fit1, fit2, fit3。 我想通過使用apply函數從迴歸結果中提取BIC。 的問題是,當我的代碼如下: fitresult = cbind(fit1, fit2, fit3) BIC = apply(fitresult, 2, BIC) 它顯示錯誤: Error in UseMethod("logLik") : no applicable metho