Python:应用定义的正弦函数时 groupby() 和 apply() 出现问题
我正在尝试通过定义的半正弦函数计算以下数据集的距离.该函数适用于其他数据.然而，在这个特定的数据集中，我试图 groupby(df.index) 并且它给了我错误: 无法将系列转换为 我之前使用过 groupby() 和 apply() 并且没有问题.我无法理解在这种情况下发生了什么以及如何解决它. 这是数据 纬度经度日期时间356a192b7913b04c54574d18c
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标题可能不是很清楚，但我想做的是: 我有一个包含 200 列的数据框 df，前 80 列是响应变量(y1、y2、y3、...)，其余 120 个是预测变量(x1、x2、x3、...). 我希望为每一对计算一个线性模型——lm(yi ~ xi, data = df). 使用 lapply() 及其相关函数，我在网上查看的许多问题和解决方案要么是固定响应，要么是多个预测变量，或者相反
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如何使用 lapply 将列表的元素放入不同的数据框中
我有一个名为 db 的数据框列表；每个数据框都有它的名字.我用: lapply(names(db),函数(x)write.csv(db[x],文件 =paste0(x,'.csv'))) 提取 d.frames 并将它们保存到 csv 文件中.现在我正在尝试从列表中提取数据帧并使用以下命令创建不同的数据帧: lapply(names(db),函数(x)as.data.frame(db[x])
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在 r 中递归地相乘
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如何使用参数组合将 mapply 与长度不等的输入集一起使用?
我试图找到一种使用自定义函数运行多个模拟的方法.每个模拟使用不同的输入值，基于现实生活中的测量.假设这个函数预测大田作物的产量. predict
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R - 在多个数据框上应用函数
我在 R 中加载了几个数据表作为数据框: temp = list.files(pattern=“*.csv")for (i in 1:length(temp)) assign(temp[i], read.csv(temp[i])) 现在我想对所有数据框应用一个函数.我想过类似的事情: kappa1_mean_h_stem 其中 df.list 包含所有数据框的列表. mean_h_s
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从昨天开始我一直在努力解决我的问题......我认为，最好的解释是当我向您展示示例时，所以我有两个 df 的 x 和 y，它们看起来像这样: ID_x 第二个: ID_y 现在我想根据范围(开始、停止)和 chr 将行从第二个 df (y) 映射到第一个 df (x).我想列出从 y df (如果它们满足条件)到 df x 的每一行的所有 id.没有这样的 id_y，然后不适用.所以预
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如果用户定义函数中的语句在 R 中应用
如果这是一个明显的问题，请原谅我，我是一个渴望学习的初学者 R 用户. 我有一个 4 列的数据框，其中大约 150 万行包含坐标信息，其中每一行代表一个特定位置.我想要做的是将这些数据运行到一个函数中，该函数包含一系列 if else 语句，这些语句确定较大框内特定位置的区域.例如，一个点可以在中心、沿着盒子边缘 1.5 英寸以内、在盒子的内侧但不在边缘或在中心、或在盒子的外侧. 每个
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R 所有可能的组合
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为每组中的每一行运行一个 wilcox 函数
我有一个如下的数据框: df 并希望在每一行中应用 wilcox 函数来比较每个组和每个国家的 md 和 og. results 我想要另一列包含 P 值.但是当我运行它时，它给了我以下错误: wilcox.test.default(df$mean_modified, df$mean_original) 中的错误:“x"必须是数字 解决方案 我们可以使用 mapply 对每个值
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Python Pandas 系列组合行
我的 pd.series 看起来像这样: df.head()0 状态 parentName 名称描述父...1 status parentName name 描述父...2 status parentName name 描述父...3 status parentName name 描述父...4 status parentName name 描述父...名称:destinationurl，数据类
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熊猫每行应用多列而不是列表
我在使用 apply 时无法让 Pandas 返回多列. 示例: 将pandas导入为pd将 numpy 导入为 npnp.random.seed(1)df = pd.DataFrame(index=range(2), columns=['a', 'b'])df.loc[0] = [np.array((1,2,3))], 1df.loc[1] = [np.array((4,5,6))],
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选择标记 R 周围的行
我正在尝试在相对较大的数据框中选择标记前后的 100 行.标记很稀疏，出于某种原因，我无法弄清楚或找到解决方案 - 这似乎不应该那么难，所以我可能遗漏了一些明显的东西. 这是一个非常小的简单示例，说明数据的样子: 时间戳talking_yn transition_yn0.01 n n0.02 n n0.03 n n0.04 n n0.05 n n0.06 n n0.07 n n0.08 n
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意外转换为字符而不是数据框和矩阵中的因子
我不是 R 的新手用户，但以下内容最令人困惑. 我有一个数据框(尽管问题同样存在于矩阵中)的分类变量采用值 +1/-1，我想将其转换为因子. mat 垫[,1] [,2] [
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我正在为我的引擎开发自己的 GUI，并且我已经创建了一个“对象"称为 EwConsole(一个简单的“下拉"控制台来输入命令).为了做到这一点，我只是在字典中存储了一个要“通过输入/返回触发"的函数的 ID，作为函数对象本身的键.我的问题是参数和 Python 3.x. 这是我创建新“控制台命令"的方法: def create_command(self, command_id, comma
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我用纯 javascript 和类似的 angular 创建了一个包含动态内容的页面. 我在 javascript 中使用了 apply 方法来重用分配给其他元素的函数.它完美地工作.我无法在角度上做同样的事情.请参阅以下用 JS 和 Angular 创建的 plunkers.在函数 move() 方法中，通过 onclick 我动画将文本移动到一定距离.要查看动画 在两个 plunker
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更改熊猫列中的数字字符串
背景 我有一个示例 df，其中 Text 列包含 0,1 或 >1 ABC's 将pandas导入为pddf = pd.DataFrame({'Text' : ['Jon J Mmith ABC: 1111111 这是这里','ABC: 1234567 Mary Lisa Rider 在这里找到','Jane A Doe 也在这里'，'ABC: 2222222 Tom T Tucker 也
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在 *apply 内退出函数
sapply 和 replicate(等)运行指定的次数.放入 sapply(1:N, function(n){expr}) 将执行 expr N 次.假设我希望 sapply 在 m 运行后停止.这可能不会出错吗?break 不起作用，for 或 while 循环在我的上下文中会太慢. 类似于: sapply(1:N, function(n){#一些表达如果(相同(n，m))中断})
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R:使用应用函数清理likert答案
我进行了一项调查，其中用户按照李克特量表填写了问题的答案.当我想要的只是数字时，我们使用的软件已将文本放入答案中，因此示例是 NEITHER AGREE NOR DISAGREE4.我想把它转换成4 我有执行此操作的 R 代码，它在数据框的单元格中查找第 18 列的数字，并从中提取数字(如果存在) as.numeric(ifelse(grepl("[0-9]",df[,18]),as.nu
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每组 R 尾随 cumsum
我需要计算 R 中每组的运行 cumsum，但是 cumsum 的窗口只能是最后 3 个观察值: 例如，如果我有一个包含人名、日期和分数的表格，如下所示: 姓名 日期 分数约翰一书 2017-01-01 42 约翰 2017-01-02 53 约翰 2017-01-03 34 约翰 2017-01-04 15 约翰 2017-01-05 46 约翰 2017-01-06 47 本 201
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