子集数据帧，使每行中的所有值都小于某个值
我有一个数据框，其中有一个维列和4个值列。如何对列进行子集，以使每个记录的所有4列都小于给定的x？我知道我可以手动使用子集并指定每列的条件，但是有没有办法使用可能的应用功能？ 以下是一个示例数据框。例如让我们说x是0.7。在这种情况下，我想删除任何行，该列的任何列超过0.7）。 拉链ABC DEF GHI JKL 1 1 0.8 0.6 0.1 0.6 2 2 0.1 0.3 0.
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从数据帧中删除所有值为NA的列
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将数据框转换为列表
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计算逐行比例
我有一个数据框： x
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对一组列应用函数
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熊猫：如何使用应用功能到多个列
在pandas应用功能上有一些问题，当使用具有以下数据框架的多个列 df = DataFrame（{ 'a'：np.random.randn（6）， 'b'：['foo'，'bar'] * 3， 'c'：np.random.randn（6）} ） 和以下功能 def my_test（a，b）： return a％b 当我尝试应用此功能时：
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如何为大型R数据帧中的每一行优化过滤和计数
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应用data.table的行：查找列的子集都为NA的行
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我有一个22k记录和6列的营销数据的数据框架，其中2个是感兴趣的。 变量 FO.variable 以下是一个包含数据框示例的输出输出的链接： http：// dpaste .com / 2SJ6DPX 请告诉我是否有更好的分享数据的方式。 所有我想做的是创建一个额外的二进制保持列，应该是： 1如果FO.variable在变量 如果FO.Variable不在变量
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如何计算按日期分组的平均值作为财政季度
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我在R中做了经典的拆分 - 应用 - 重组事件。我的数据集是一段时间内的一群公司。我正在做的是为每个公司运行回归，并返回残差，因此，我不是由公司聚合。 plyr 是伟大的，但它需要一个非常非常长的时间运行，当企业数量庞大。有没有办法用 data.table ？ 示例数据： dte，id，val1，val2 2001-10-02，1，10，25 2001-10-03，1 ，11
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我使用了很多固定宽度的文件（即没有分隔字符），我需要读入R.因此，通常有一个定义的列宽度来解析字符串变量。我可以使用 read.fwf 读取数据没有问题。但是，对于大型文件，这可能需要长时间。对于最近的数据集，花费800秒读取数据集中的约500,000行和143个变量。 seer9
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我需要将许多列数字转换为因子类型。 示例表： df 我尝试了apply： cols class（df $ A） [1]“character”
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