(R)[]/subset()返回空数据框
我有一个很大的数据集，它看起来像这样，还有几十万个条目，另存为data： Group1 dtm_Flight_Date Departure Arrival str_Fare_Category_Ident 1 8P104 06/11/2010 9:05 YYJ YVR B 2
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如何从具有重复元素的array中随机找到一个组合，其总和等于n。 示例 array为[1, 2, 2, 3]和n为3 答案为1+2、1+2、3 如果randomSubsetSum(array, n)为解决方案，则randomSubsetSum([1,2,2,3], 3)将返回1+2、1+2、3之一。注意：1+2出现的频率是3的两倍 真实场景：从题库中随机选择试题 我发现了一
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在Python中使用Pandas从每列中获取前4个最大值
我有两个专栏，显示了对积极分数和消极分数的情绪分析。以下是输出： scat=btweet[['sentiment_pos', 'sentiment_negative']] scat sentiment_pos sentiment_negative 0.286 0.000 0.451 0.000 0.143
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检查数据中的所有值是否都是整数。框列是子集伪变量，也就是列中的所有值都是真的吗？
我想知道是否有更简单的方法来设置数据框的整型列。 我的目标是在不触及纯整数列(在我的例子中包含0或1)的情况下修改data.Frame中的数字列。整数列最初是因子级别，变成了虚拟变量，应该保持原样。所以我想暂时删除它们。 为了区分数字列和整型列，我使用了此处的OP版本(Check if the number is integer)。 但is.wholenumber返回一个TRUE
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仅包括列的第n个最高值的子集数据框
我有一个数据框ABC，并且想要将该数据框子集为仅包括具有某一变量z的第n个最高值的行。我知道这里有一个简单的解决方案： library(plyr) abc
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根据选定的变量/列名称过滤R数据框并子设置R数据框
我正在尝试子集一个包含许多变量/列名的大型数据集，比如ax1、ax2、ax3、ax4、ax5、...、ax20、bx1...bx20、zx1...zx20。例如，假设我要获取的子集数据位于变量ax3、ax5、ax11、ax19、...、bx3、bx5、cx11、cx19、...、zx3、zx5、zx11、zx19上。 我在R中尝试了以下代码，但它变得非常冗长和笨拙。 setwd("")
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方括号在没有逗号来确定行或列时的含义
我有以下代码，它在R数据框中生成新列： for (i in 2:7){ v
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是否使用来自另一个数据帧的起始点和终止点对另一个数据帧进行子集？
我有一个数据帧DF，第一列和最后一列ID分别为3列 id
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按(排)对组合的过滤
我有一个长格式的数据帧，我想要基于唯一值组合的过滤对。我有一个如下所示的数据集： id
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求生成所有子集问题回溯解的时间复杂度
给定不同整数的问题，生成所有子集。 https://www.interviewbit.com/problems/subset/ 我找到了两个解决方案。 第一个解决方案：： void helper_subsets(vector> &res , vector &A , vector &subset ,int current) {
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使用循环创建对象，该循环将r中的列表设置为子集
我有一个包含90个名称的列表，我希望使用循环将它们划分并包含到对象中。我已经根据模式选择了列表的名称，但是我不确定如何循环来创建对象名称。我以前尝试过使用assign()函数，但它创建的是值(在反号`内)，而不是对象。谢谢！ 这个列表有90个名字，每个样本名称重复5次，所以基本上我总共有18个样本，每个样本有5个文件。我想为每个样本创建一个对象，其中包含与该样本相对应的名称列表，因此该列表包含5
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不排序的前K个子集总和
给定大小为N的数组，按元素和的升序打印大小为K的所有子集(0
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按列表列出数据框中的过滤列
我想从我现有的数据框中生成一个新的数据框，其中这个新DF中的列是根据该变量是否在单独的向量中列出(即，作为行)来选择的。因此，新的df将只包含矢量中列出的那些列。为了提高效率，我希望在不必手动指示这些列的情况下执行此操作。 我的直觉是这是一个相当简单的操作，但是作为R的新手，我不太确定如何处理这个问题。 推荐答案 我今天才用到这个(在SO上的另一个答案中)。 如果要创建串联
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使用gglot绘制散点图，使用索引绘制x轴和y轴上同一变量的子集
我正在使用Heathrow下载的Met Office数据的天气数据子集。此数据集不包含缺失值。 使用gglot，我想为希思罗机场的最高温度(Tmax)创建散点图，将2018年的数据与2019年的数据进行对比(例如，请参见下面的示例)。2018和2019年都有12个数据点。 我已经用下面的方法尝试过，但是不起作用。这似乎是由于代码在不尝试使用aes()函数内的索引时运行良好，所以进行了索
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使用%中的%来子集data.table
我有一个数据。表 library(data.table) DT DT a b x 1: 1 4 1 2: 2 4 3 3: 3 4 5 4: 4 4 5 我想选择x等于a或b的行。显然，我可以使用 > DT[x==a | x==b] a b x 1: 1
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选择每个组具有多个不同值的组
我有如下数据： ID category class 1 a m 1 a s 1 b s 2 a m 3 b s 4 c s 5 d s 我想通过仅包括那些具有几个(> 1)不同类别的“ID”来设置数据子集。 我的预期输出： ID categor
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r如何变异行的子集
我在变异dplyr中的行子集时遇到问题。我使用CHAINING命令：%>%表示： data % filter(ColA == "ABC") %>% mutate(ColB = "XXXX") 这可以很好地工作，但问题是我希望能够选择整个原始表，并看到变体只应用于我指定的数据子集。我的问题是，在此之后查看数据时，我只能看到data及其更新的ColB信息的子集。
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查找向量组合的索引值
在下面的可复制数据中，我想知道如何从满足以下条件的一对一匹配向量rs&；hat中找到元素的索引值： rs 1.96元素对应的hat元素为hat>；max_hat元素 是否可以在下图中绘制(使用text())其绘制圆旁边的索引值？ x
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细分规则
具有df1和df2如下： df1
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过滤匹配模式的字符串列表的正则表达式
我使用R的次数要多得多，用R： 做起来更容易 > test test[grepl("^x",test)] [1] "xzz" "xaa" 但是如果test是一个列表，那么在python中该怎么做呢？ 附注：我正在使用Google的python练习学习python，我更喜欢使用正则表达式。 推荐答
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