apply

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    我有一個熊貓數據框。我使用groupBy(在1列)+ apply組合向數據框添加新列。 apply通過參數調用一個自定義函數。完整的調用看起來是這樣的: df = df.groupby('id').apply(lambda x: customFunction(x,'searchString')) 自定義功能的工作原理如下:基於一個ifelse情況下,新列要麼充滿了1或0。然後該團隊返回。廣義一

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    數據幀的某些列df的元素等於「?」字符。該df有2000行。我想刪除超過1800個元素等於「?」的列。 我想我需要使用apply方法來確定哪些列需要刪除,然後使用drop方法刪除它們,但我無法弄清楚。 df.drop(df.apply(lambda x: x.value_counts()["?"]>1800 ,axis=0)) 但顯然它不起作用。上述線不是我嘗試的第一件事。我也嘗試了很多其他的

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    有人可以請解釋我這行代碼如何工作。 [].push.apply(perms, permutation(arr.slice(0), start + 1, last)); 該函數生成一個輸入數組所有排列的數組; var permutation = function(arr, start, last){ var length = arr.length; if(!start){

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    我擁有多達30個數據框,並帶有一個公共ID列。每個df還有其他colums,但我只是在這裏顯示ID。 Library DF1 DF2 DF3 ID# ID# ID# .... 1111 1111 1112 .... 2222 1111 3333 .... 3333 3333 3333 .... 4444 2222 4444 ....

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    我有一個包含多個文件差異的差異文件。我希望它適用於當前分支。到目前爲止,我已經嘗試使用git apply changes.diff,其中fatal: Unrecognized input失敗。差異文件如下所示。 #*#*#*DIFFS FOR FILE ./reporting/report/sso_usage_dd_report.rptdesign #*#*#* 74c74 < <pro

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    我想在我的數據框中創建一個列,它將代表另一列中的某些類別計算值。 可以說,我有一個列X,它有不同類型的材料,並且每種類型都有一個價格。現在,我想在每個組的「材質」列的基礎上添加一列,指出該特定類型材質的中值。 列將像材料|價格| Median_Prices 幫助我生成列中位價。 Material,Prices,Median _Prices a,12,12.5 a,13,12.5 b,34,3

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    我想要做一些像嵌入式循環一樣的工作,但使用apply函數,其目標是在移動到我的程序的下一部分之前檢查各種條件。 我有兩個目的,產品說明的列表,其可以創建如下: test_products <- list(c("dingdong","small","affordable","polished"),c("wingding","medium","cheap","dull"),c("doodad","bi

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    我有可以與創建列表的列中的數據框: import pandas as pd lists={1:[[1,2,12,6,'ABC']],2:[[1000,4,'z','a']]} #create test dataframe df=pd.DataFrame.from_dict(lists,orient='index') df=df.rename(columns={0:'lists'}) 數

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    我有一個需要日期操作的大數據集,而且它耗時太長,我想知道是否有其他方法可以提高速度。數據幀看起來像以下: Date, Month 2017-01-01, 0 2017-01-01, 1 2017-01-01, 2 我需要創建另一列,增加了一個月列日期列,所以它看起來像以下: Date, Month, newDate 2017-01-01, 0, 2017-01-01 2017-01-

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    /路徑/腳本 foo.gradle apply from: 'bar.gradle' bar.gradle /路/工作 build.gradle apply from: '/path/script/foo.gradle' 錯誤:bar.gradle是找不到的。 Gradle正在尋找它在當前的工作目錄/路徑/工作。它應該根據其父腳本的目錄解析相對路徑。