apply

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我在for循環和apply函數之間遇到了巨大的時間差。我有一個數據幀（alldat），包含大約200k條記錄和73列我想檢查每列中NA的百分比是多少，並返回結果作爲一個新的DF供我檢查。 1）與for迴路功能： Nacheck = function(a){ a <- as.data.frame(a) vecNA <- rep(NA, dim(a)[2]) for (

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如何在多索引幀中同時操作元素和分組？

我有以下數據框： df=pd.DataFrame(np.random.randint(1,3,27).reshape((9,3)),\ index= [['KH','KH','KH','KH','KH','KH','KH','KH','KH'],\ ['AOK','AOK','AOK','DOK','DOK','DOK','ROK','ROK','ROK'],\

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熊貓擴張申請回歸測試版

嗨我試圖計算一個擴大窗口熊貓的迴歸貝塔斯。我有以下函數來計算的β def beta(row, col1, col2): return numpy.cov(row[col1],row[col2])/numpy.var(row[col1]) 而且我嘗試了以下得到擴大測試我的數據框df pandas.expanding_apply(df, beta, col1='col1', col2=

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從序列

隨着序列的列表，例如列表製作一個數據幀， datList <- list(One = seq(1,5, length.out = 20), Two = seq(1,10, length.out = 20), Three = seq(5,50, length.out = 20)) 是否有可能使一個數據幀，以使序列被轉換成列。如， datDF <- data.fra

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應用開方的函數的數據幀

我想計算每兩個點之間的下列公式，我不知道如何應用在整個數據集上： Point x y z 1 4 3 8 2 8 5 4 3 5 4 7 4 2 7 4 D1,2 = sqrt((x2-x1)²+ (y2-y1)²+(z2-z1)²)

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根據定義的值在數據框中選擇行

我有一個溫度的年度記錄。我需要選擇五行之前的特殊行（天），以平均五天爲單位，然後選取所選組的平均值。這裏是我的數據框和下面的代碼，我申請但沒有工作。 Day T.m 1 22 2 21 3 34 4 28 5 14 6 7 7 12 8 22 9 11 10 12 11 14 12 3 13 4 14 11 15 16 a <- c(

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將apply（）與自定義函數和第二個數據框結合使用

我試圖從大量模型仿真中生成預測值，而且我很難做到這一點。我懷疑我需要apply（）系列的東西，但我無法弄清楚語法。也許我對apply（）的知識很薄弱。或者，也許我的功能是錯誤的。有什麼建議麼？假設我有以下六個模型模擬結果係數... coef <- data.frame(intercept=c(2,3,5,7,2,1), b1 = c(.2,.5,.6,.7,.9,.4),

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將聲明應用於採樣列，跨不同長度的行

我試圖編寫一個簡單的R函數來跨單個數據框的兩列對5個元素的子字符串進行採樣。字符串的長度對於每一行都是相等的，但是它們在列的下方是不同的。該函數在我指定行和列作用時起作用，但我無法獲取應用語句在每行和每列上處理。正如所寫，它只會根據第一個實例的長度抽取隨機樣本，因此如果第一個實例比其他任何字符串短，其他行的輸出有時少於5個元素。例如DF： BP TF 1 CGTCTCTATTC

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匿名函數參數

我在我的代碼段，看起來像這樣 var locationDefer = $.Deferred(); if (saSel.Company === -1) { database.getAllLocations().then(function (result) { var locations = JSON.parse(result.d); locationDefer.

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熊貓：在500萬行上使用Apply和正則表達式字符串匹配

問題：我想根據description列正確分類我的數據框的每一行。要做到這一點，我想根據常用單詞列表提取關鍵字。首先，我將重要的詞組分成單詞（即'食品店'變成'食品'和'商店'）。然後，我檢查數據框中的任何行是否包含「Food」和「Store」兩個單詞。不幸的是，我製作的代碼太慢了。我如何優化它以處理500萬行數據？樣本數據：這裏是前30行我的數據框的： bank_report_id tran