apply

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假設我有一個數據框（或系列）是這樣的： Value 0 0.5 1 0.8 2 -0.2 3 None 4 None 5 None 我希望創建一個新的結果列。每個結果的值由以前的值通過任意函數f確定。如果以前的值不可用（無或NaN），我希望使用以前的結果（並將其應用f當然）。使用以前的值很容易，我只需要使用shift。但是，訪問以前的結果似乎並不那麼簡單。例如，下面的代碼

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用字符替換數字，具體取決於數據幀的行

我想根據行號將數據幀中的字符串（數字'2'）替換爲不同的數據幀。這是我輸入： df <- "2 2 2 3 3 3 2 1" df <- read.table(text=df) 這將是我的預期輸出： dfout <- "1R 1R 1R 3 3 3 2R 1" dfout <- read.table(text=df) 因此，數字「2」，應通過「1R」的第一行中的

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基於變量序列過濾數據幀

我有一個數據幀，它有一個變量序列c1...c20。每個變量都包含一個代碼。我有一個代碼向量，code.vec，並且我想要將數據集的子集包含c1|c2|c3|...|c20位於code.vec的記錄。實例數據（僅使用了例如3個cn變量）： code.vec<-c("T1", "T2", "T3", "T4") c1<-c("T1", "X1", "T6", "R5") c2<-c("R4",

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如何基於列表對大型數組進行子集化？

我有一個large array of 150000 elements structure(c(0.297737591051841, 0.29315072190034, 0.300524437089258, 0.297581868890772, 0.29315252160195, 0.30052371791622, 0.297447088491222, 0.293154289987493, 0.

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將一個列表粘貼到一個矢量，重複每個矢量級別的列表

我想完成以下任務，而不必輸入for循環，而是在單個apply()命令中輸入。我有一個列表a，我想重複N次，其中N是矢量b的長度，a每次重複粘貼到的b的元件。到目前爲止，我已經做了以下MWE： var <- paste("var", 1:4, sep="") treat <- c("A","B") spec <- paste("sp", 1:3, sep="") a <- combn(va

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如何使用申請（）計算時間滯後於R中

數據幀我有IPC的歷史價格數據框（^ MXX）和IM試圖使矩陣滯後爲列： for(i in 1:length(IPC$Close)-1){ for(l in 1:length(IPC$Close)-1){ Lags[l,i] <- log(IPC$Close[l+i]-log(IPC$Close[l])) } } 這工作，但......用不了這麼多時間。我如何

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在不同的實例中在FinCal中應用NPV函數

我正在嘗試在FinCal中使用npv函數來確定物理與雲服務器上5年的回報。 library(FinCal) Dput用於第一180行： structure(list(Instance = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,

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如何使用應用（）與我的功能

bmi<-function(x,y){ (x)/((y/100)^2) } BMI（70177），它可以工作但適用（）但這並沒有工作 apply(Student,1:2,bmi(Student$weight,Student$height)) 錯誤match.fun（FUN ）： 'BMI（學生$權重，學生$高度）' 不是一個函數，字符或符號

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如何在使用DataFrame.apply時使Python函數僅返回兩個值中的一個值？

如果我使用這個功能line1.apply(sc.shapiro, axis=1)。它給了我這樣的結果(0.9815108776092529, 0.9715939164161682)。我想只得到第二價值，所以我試圖寫這樣 line1.apply(sc.shapiro[1], axis=1)但它從來沒有工作:( 問題是 ----> 1 line1.apply(sc.shapiro[1], axis

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應用函數來代替缺失值

我需要清理數據幀：所有等位基因列 Sample Name` Marker `Allele 1` `Allele 2` `Allele 3` `Allele 4` <int> <chr> <int> <int> <int> <int> 1 2 D13 NA 118 136 NA 2 3 D13 NA 118 NA 136 3 4