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當元素是原始值時，很容易，並且匹配是爲了標識。不幸的是，我已經得到了距離和方向的列表，並且我想查看一個列表中的任何東西是否「模糊」（與另一列表中的任何東西處於相同的方向並且更接近），並且只保留第一列表中的列表沒有被第二方面的任何東西所掩蓋。我很樂意對這些列表進行排序，但匹配和列表管理變得越來越複雜。方向是一對整數（dx和dy），只有精確匹配纔有意思。兩個列表中的元組的形式（DX，DY，距離）

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如何匹配2個文件csv？

file 1 column: id name city work row: 123 Mark Chicago baker file 2 column: id name work age row: 123 Mark baker 27 我想匹配兩個文件添加在輸出列「年齡」。 file output column: id name city work age row: 123

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如何在R中使用三個data.frames創建一個雙重播種的「if」循環？

我有如下一個數據幀，df1和df2：像 # data df1 <- read.table(text = " SNP CHR BP A1 A2 zscore P CEUmaf LOC rs58043752 1 3344877 A G 0.289 0.7726 . 1:3344877 rs2483242 1 3345145 A T 0.393 0.6946 .

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R：從頻率數據幀

我有頻率中的R像這樣的數據幀對稱關係的矩陣： V1 V2 V3 V4 row1 1 2 0 1 row2 0 6 0 3 row3 3 0 0 0 row4 0 0 2 0 row5 4 1 0 0 row6 3 0 1 1 (more rows) a<-as.data.frame(matrix(c(1,2,0,1,0,6,0,3,3,0,0,0,0,0,2,0,4,1,0,0,

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排列匹配功能

我想創建一個函數，基本上關於大衣和人。如果一個衣帽間隨意混搭大衣，平均有多少人最終會擁有自己的大衣。與k數量的人。這裏是我的功能，但是當我把它叫做沒有返回我的回答的功能： Umbrella=function(k) m=rep(0,10000) for (i in 1:10000){ Umbrellas=sample(1:k,k) Heads=sample(1:k,k) m[i]=sum(

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Python'if ... continue'意外地將控制權返回給當前循環的父循環

我在Visual Studio中使用Python，在調試模式下逐步執行代碼。在第一個if..continue聲明被選中後，控制返回到for file..，如我所料。然而，2號通過，當它下降到下一if..continue聲明，控制返回到父for dir循環，當我希望它再回到for file..的開始。目標是忽略名稱形式爲_*.csv的任何子目錄和csv文件（我希望我不必深入學習其他模式匹配的東西

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與數組匹配的數組與數組的名稱

我正在製作一個問答遊戲，並且我想根據有多少人正確地打印出問題的選項。 I.E.如果兩個人有問題3正確的，一個人有問題1正確，沒有人有問題2正確的，那麼問題和得分它會顯示是爲了：問題2 ---得分問題1 ---得分問題3 ---得分我有問題持有疑問的名稱和「scoreCount」變量，它保持的時間這個人得到了量的跟蹤對象該問題是正確的。但是，我正在努力將其實現爲一種方法。就目前而言，我已經設

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Perl匹配字符串，包含字母數字，_和任意數目的方括號

如何將字符串與「字母數字字符，下劃線和任意數量的開放和封閉方括號」相匹配。例子： " CDN_MBIT_hresp_s_reg[0]_MB_hresp_s_reg[1]bbjabs_chiansmokrs[6] " 我試圖$line=~/[a-zA-Z0-9_/[/]]/; 這似乎不起作用。 P.S.此問題與Regex Matching Square Brackets 非常相似，但不相同提前致

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如何檢查治療效果的協變量平衡？

我使用傾向得分匹配在Stata 13這樣的： . teffects psmatch (outcome_var) (treatment_var covar_1 covar_2 etc.) 所以我有統計學顯著的結果，但我需要檢查的協變量的平衡。我看到，Stata 14有一個命令tebalance summarize來做到這一點，但沒有在13.有沒有人知道如何檢查它？只是可以肯定，無論如何我嘗試

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匹配的ID

我做了這個簡單的數據幀，使我的問題更加清晰： id = c(11, 12, 13, 14, 15) referenceperson = c("yes", "no", "yes", "no", "yes") smoke = c(3, 4, 3, NA, 2) spouseid = c(12, 11, NA, 15, 14) dataframe = data.frame(id, referen