apply

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減少/應用不匹配

我使用的是Clojure 1.8，我期望減少並適用於這個特定示例的輸出方式。 user=> (apply max-key val {:a 2 :bb 1}) [:a 2] user=> (reduce max-key val {:a 2 :bb 1}) [:bb 1] 他們看起來像他們不是，任何人都可以解釋爲什麼？謝謝

clojure apply reduce 2017-08-12

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通過一個因子將MASS :: fitdistr應用於多個數據

我的問題是在的末尾加粗。 我知道如何使beta分佈適合某些數據。例如： library(Lahman) library(dplyr) # clean up the data and calculate batting averages by playerID batting_by_decade <- Batting %>% filter(AB > 0) %>% grou

r ggplot2 dplyr apply beta-distribution 2017-08-12

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如何同時在r中

使用lapply維持行號這是我的，我正在處理 {"results":[{"address_components":[{"long_name":"16","short_name":"16","types":["street_number"]},{"long_name":"Bhagwan Tatyasaheb Kawade Road","short_name":"BT Kawde Road","typ

json r apply lapply rowname 2017-08-14

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R：轉換矩陣爲YES，NO數據幀

我有這樣 df <- matrix(c(rep(1,3),rep(2,3)),nrow=3,ncol=2) df: [,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 1 2 [3,] 1 2 我想每一個單元格的值轉換爲YES，如果大於0矩陣，否則NO 我明白，我能做到這一點使用 apply(df, 2, function(x) ifelse(x > 0, "Yes","No

r matrix dataframe apply 2017-08-15

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JS中的執行上下文感到困惑

// Replace the method named m of the object o with a version that logs // messages before and after invoking the original method. function trace(o, m) { // Remember original method in the clos

javascript apply execution scoping 2017-08-16

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Store的結果適用功能在新列

我的數據下 A<-c(1999,1999, 2001, 2001) B<-c("A", "D", "A", "D") df<-data.frame (A, B) 我申請 df$C<-apply(df[1], 2, function(x) ifelse(x > 2000, 2000, x)) 來創建基於基準列 輸出與價值觀的新列 A B C 1 1999 A 1999 2 1999

r apply 2017-08-16

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如何搜索文本數據中單個詞的出現次數？

如何找到單詞列表的出現次數？我可以搜索一個詞如下： dplyr::filter(data, grepl("apple", data$content,ignore.case = TRUE)) length(x$content) 的|分離讓我來總結所有事件。但是我想單獨計算每個單詞。 詞語可以作爲在一個csv行供給或寫入中的R本身的載體，例如： words <- c("apple","orang

r loops apply 2017-08-17

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熊貓：使用基於另一列條件的應用函數

我想僅在第一列使用apply()函數，僅用於第二列值的特定情況。 假設我有這樣的 URL text ------- --------- URL1 URL2 some text 我想用apply()功能上URL列時text是空白的（或其他條件）一個數據幀。我已經試過這 webdata['text'] = webdata.apply(lambda row: func(row['URL'

python pandas apply 2017-08-19

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如何接管列

我有一個數據幀，這是 SNP1 <- c("AA","GG","AG") SNP2 <- c("AA","CC","AC") SNP3 <- c("GG","AA","AG") df<- data.frame(SNP1, SNP2, SNP3) colnames(df)<- c('rs10000438', 'rs10000500','rs1000055')

r apply 2017-08-21

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轉換一個for循環在R

我想將一個for循環轉換爲更快的操作，如應用。 這是我的代碼 for(a in 1:dim(k)[1]){ for(b in 1:dim(k)[2]){ if((k[a,b,1,1]==0) & (k[a,b,1,2]==0) & (k[a,b,1,3]==0)){ k[a,b,1,1]<-1 k[a,b,1,2]<-1 k[a,b,1,3]<-1

r loops for-loop apply cycle 2017-08-23

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