使用apply function by group将列突变为数据帧
是一种数据处理技术，它可以根据数据集中的某个列的值将数据分组，并对每个分组应用自定义的函数来处理数据。
具体步骤如下：
- 首先，将数据集按照某个列的值进行分组。例如，可以使用R语言中的dplyr包的group_by函数来实现分组操作。
- 然后，定义一个自定义的函数，该函数将被应用于每个分组。这个函数可以是任何你想要的操作，例如计算平均值、求和、筛选等。
- 使用apply函数将定义的函数应用于每个分组。在R语言中，可以使用dplyr包的summarize函数来实现。
- 最后，将处理后的结果合并为一个数据帧。在R语言中，可以使用dplyr包的bind_rows函数来实现。
使用apply function by group的优势是可以对数据集中的不同分组进行个性化的处理，从而更好地理解和分析数据。它可以帮助我们在数据处理过程中更加高效和灵活地操作数据。
应用场景：
- 在市场调研中，根据不同地区或不同用户群体对产品的反馈，可以使用apply function by group来计算平均评分或其他指标。
- 在金融领域，根据不同投资组合的收益率，可以使用apply function by group来计算每个组合的年化收益率。
- 在电商领域，根据不同商品的销售数据，可以使用apply function by group来计算每个商品的销售额和销售量。
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3回答
通过聚合数据帧的列来计算相关性
、、、、
我有以下数据框：
y <- data.frame(group = letters[1:5], a = rnorm(5) , b = rnorm(5), c = rnorm(5), d = rnorm(5) )
如何获得一个数据帧，为我提供每一行的列a，b和c，d之间的相关性？
类似于：sapply(y, function(x) {cor(x[2:3],x[4:5])})
谢谢你，S
浏览 2提问于2012-01-13得票数 2
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我想创建一个基于数据帧datalist列表的动态超文本标记语言列表。我的数据是一个数据帧列表，每个数据帧有两列(名称不一定相同)。我总是希望每个数据帧的第一列是列表元素，第二列是悬停时看到的文本(使用tippy)。
library(shiny)
library(tippy)
# list of dataframes
datalist <- list(data.frame(A = c("col_1", "col_2", "col_3"), B = c("val_1", "val_2", "val_
浏览 20提问于2020-02-11得票数 0
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2回答
我想找出pandas数据帧中的哪些列具有不连续的数据。所谓“不连续”，我的意思是这些值从某个值变为零，然后再有一些值。
[0,0,0,1,2,3,4,5,0,0,0] # continuous
[0,0,0,1,2,0,4,5,0,0,0] # not continuous
我已经设法实现了一些可以做到这一点的代码，使用for循环来迭代数据帧的每一列。我在下面制作了一个工作代码片段来说明我的意思：
import numpy as np
import pandas as pd
def find_discontinuous(series):
switch = 0
for inde
浏览 0提问于2017-08-16得票数 1
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我有一个dataframe，它有一个列，其中包含一个值列表。数据帧中的每一行都有一个相同长度的列表。我想使用Dataframe.groupby对数据帧中的数据进行分组，并按以下方式对列表求和： 在： import pandas as pd
#Sample data
a = pd.DataFrame([['a', 'test', list([0,1,2,3,4])],['b', 'test', list([5,6,7,8,9])]], columns=['id', 'grp', 'valu
浏览 28提问于2018-09-05得票数 3
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我有一个包含多个列和一个date列的数据帧。日期格式为12/31/15，我已将其设置为datetime对象。
我将datetime列设置为索引，并希望对数据帧的每个月执行回归计算。
我认为这样做的方法是根据月份将数据帧分割成多个数据帧，存储到一个数据帧列表中，然后对列表中的每个数据帧执行回归。
我使用了groupby，它成功地按月拆分了数据帧，但不确定如何正确地将groupby对象中的每个组转换为一个数据帧，以便能够在其上运行我的回归函数。
有谁知道如何根据日期将一个数据帧拆分成多个数据帧，或者有更好的方法来解决我的问题？
以下是我到目前为止编写的代码
import pandas as pd
浏览 4提问于2016-03-10得票数 4
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我有一个包含x列和y列的数据帧，我想检查在x之后多少行从0变为1之后，当x列的值从0变为1，count列y的值从0变为1的时候 here is my dataframe;
df1=pd.DataFrame({'x':[0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1],'y':[0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1]})
desired_output
df_out=pd.DataFrame({'count_delay':[1,3,0]}
浏览 26提问于2021-07-07得票数 0
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我有一个数据帧A，它看起来像这样：
col1 col2
1 low
1 low
1 high
2 low
2 high
现在，我希望在col1上对此数据帧进行分组，同时在单独的列中获取col2中每个元素的计数。因此，生成的数据帧B应该如下所示：
col1 low high
1 2 1
2 1 1
我正在尝试使用group_by来做这件事，但是这不起作用。有人知道怎么做吗？
浏览 0提问于2020-11-25得票数 0
我有一个数据帧，它被划分为数字和列表的范围，与这些范围相对应。我想遍历每一列，并获得最大值，然后根据范围将列的标题放在正确的列表中。我拥有的列表和数据帧是：
range A B C
0 0-300 20 0 427
1 300-500 66 16 341
2 500-800
浏览 5提问于2018-08-30得票数 0
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我有一个函数my_function，它接受两个任意长度的数值向量，并将它们转换为一个625维的数值向量。
我有一个包含三列的dataframe data：一个factor Group、一个数值变量X和一个数值变量Y。
我想按照下面的思路做一个操作：
library(dplyr)
data %>%
group_by(Group) %>%
summarize(my_625_new_columns=my_function(X, Y))
结果应该是一个626列的数据帧:一个列组，然后625列对应于my_function输出中的每个元素。每组应该有一行。
这可以在dplyr的框架内
浏览 2提问于2015-06-14得票数 1
2回答
现在我有了这样一个SQL语句，我想知道如何在Pandas中编写它，也许可以使用groupBy和apply?：
给出一个包含A、B列的表
Select A, sum(B) / sum(A)
from table
group by A;
我现在在
def func(group):
x = group['B']
y = group['A']
return x.sum() / y.sum()
table.groupby('A').apply(func)
这将生成一个没有A列的数字序列，该序列用于按on进行分组。我希望有一个数据帧
浏览 15提问于2018-01-22得票数 0
考虑一下这种情况：
在dplyr中：
df = df%>% group_by(a,b) %>%
表示数据帧首先按列a分组，然后按b分组。
在我的例子中，我尝试先按group_name列、然后按user_name、再按type_of_work对数据进行分组。有三列以上(这就是我感到困惑的原因)，但我需要根据这三个标题以相同的顺序对数据进行分组。在这个阶段之后，我已经有了一个处理列的算法。我只需要一个算法来创建一个根据这三列分组的数据帧。
在我的例子中，像dplyr函数一样保留序列是很重要的。
我们在pandas data-frame中有类似的东西吗？
浏览 0提问于2017-06-19得票数 1
我创建了一个名为polar(X_relative , Y_relative , Z_relative)的函数，它接受如下所示的3个参数，结果是新的参数，即(azimuth_angle , tilt_angle)。我想将此函数应用于pandas数据帧，其中函数参数是数据帧中的某些列，并希望将函数(azimuth_angle , tilt_angle)的输出参数作为新函数添加到数据帧中，在数据帧中为每行计算函数。 dataframe columns: X , Y, Z , X_relative , Y_relative , Z_relative
dataframe coulmns I expec
浏览 10提问于2020-07-22得票数 0
如何将这个三列数据帧转换为一列，其中该列的值在一行中的最高值。例如，第一行变为- 1，第二行变为1。 数据帧概述： ?
浏览 9提问于2021-03-20得票数 0
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2回答
我经常尝试做groupby和mutate的R等效项，但正如许多人指出的那样，简单地使用groupby和apply会受到严重的性能问题的影响。所以我的问题是，在pandas中对数据帧进行分组的最佳(最高性能)方法是什么，然后根据该组中的一些条件，根据一些计算添加一个新列？
(我已经搜索了很久，但我没有找到任何关于如何使用numpy向量化pandas中的自定义函数的指南/步骤。所有类似问题的答案都是针对具体情况的，不能很好地概括。)
示例数据：
df
Out[17]:
ID ID2 col1 col2 col3 valu
浏览 14提问于2017-07-31得票数 1
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我有两个包含聚合数据的数据框架。第一个数据框架由3组(第1组、第2组和第3组)的中值组成，它们经历了情景A、B和C。
我的第二个数据框架由3组(第1组、第2组和第3组)的样本大小组成，它们经历了情景A、B和C。
这些数据如下所示：
median_data <- data.frame(Group = c(1, 2, 3), scenario_A = c(296.7, 152.3, 113.6),
scenario_B = c(109, 76, 79), scenario_C = c(321.5, 236.5, 191))
sample_siz
浏览 0提问于2018-06-04得票数 3
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我有一个数据帧，其中每一列都由0和另一个数字组成。例如： ? 我想要操作数据帧，以便包含相同其他数字的列成为一列，其中如果另一个数字出现在每行中，则该值与另一个数字相同，否则它将变为零。 例如，我希望上面的数据帧看起来像这样 ..1 ..2 ..3
1 2 3
0 2 0
0 0 0
1 0 0 数据帧的第一行是1，因为原始数据帧的第一行中的值都是1。第一列的第二行是0，因为该行中有1和0。 以下是一些可重现的数据： structure(list(...1 = c(1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
浏览 9提问于2021-01-20得票数 0
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我有一个数据帧，看起来像这样： 0 1 2
63.0 66.0 119.0
78.0 253.0 157.0
78.0 383.0 157.0
63.0 405.0 119.0
120.0 830.0 260.0
... ... ...
80.0 30434914.0 160.0
112.0 30434960.0 240.0
80.0 30435059.0 160.0
98.0 30435079.0 213.0
80.
浏览 28提问于2021-10-25得票数 0
如果我对mysql表执行以下group by
SELECT col1, count(col2) * count(distinct(col3)) as agg_col
FROM my_table
GROUP BY col1
我得到的是一个有三列的表
col1 col2 agg_col
我如何在熊猫数据帧上做同样的事情？
假设我有一个数据帧，它有三列: col1、col2和col3。分组依据操作
grouped = my_df.groupby('col1')
将返回按col1分组的数据
也是
agg_col_series = grouped.col2.size() * groupe
浏览 8提问于2017-07-01得票数 3
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我有想要按城市和日期分组的数据(单独的列)，并使用其余列计算新值。更具体地说，其他列是按种族统计的6场比赛的人数。因此，我有8列，两个分组的列和6个我想要总结的列。我想通过计算每个城市日的熵来总结它们。 但是，城市和日期是字符串，我的熵函数不喜欢这样。当分组列为int64时，它会起作用。我尝试将city和day列转换为虚拟变量，但错误仍然存在。 借用this post，下面是一个使用我的函数的例子。 # The function
def newEntropy(x):
A = x
pA = A / A.sum()
Shannon2 = -np.nansum(pA *
浏览 4提问于2019-05-08得票数 1
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我试图在数据帧中添加一个新列。我有一列日期，我将其转换为秒-自纪元，并将其添加到数据帧的新列中。
def addEpochTime(df):
df[7] = np.NaN # Adding empty column.
for n in range(0, len(df)): # Writing to empty column.
df[7][n] = df[0][n] - 5 # Conduct some mathematical mutations...
addEpo
浏览 5提问于2015-08-17得票数 0
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我有一个pandas数据帧，并希望在多个核心上并行地对其中一列应用三个不同的函数。例如：
df = pd.DataFrame(
{'col1': ['LA','Boston','Phoenix','Toronto'], 'col2': [2,3,4,5]},
columns=['col1', 'col2'])
def function1(x):
return(x**2)
def function2(x):
return(x**3)
def fun
浏览 0提问于2021-10-23得票数 0
我正在尝试创建一个循环，针对数据帧外部的预测向量，对数据帧(响应)的每行执行lm。预测器的值和长度因行所属的类别(df$Group)而异。如果你能帮我创建一个循环，为每一行执行lm，这也可以将系数保存到单个向量/数据帧中，我将不胜感激。另外，要在具有相同结构的多个数据帧中运行循环，然后将系数保存到单个数据帧中，我应该对代码进行哪些更改？下面是我尝试过的--它不会保存系数。 dfList <- list(df,df1,df2)
df <- data.frame(ID=c(1:10),Group=c("A","A","A","
浏览 4提问于2020-09-23得票数 0
我在python 3.X中使用了Pandas 0.20.3，我想从另一个熊猫数据框架中添加一列到熊猫数据框架中。这两个数据帧都包含51行。因此，我使用了以下代码：
class_df['phone']=group['phone'].values
我收到以下错误消息：
ValueError: Cannot set a frame with no defined index and a value that cannot be converted to a Series
class_df.dtypes给了我：
Group_ID object
YEAR
浏览 1提问于2018-01-17得票数 45
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我正在使用库，我想向一个n列(n > 0)的数据帧df中添加两个新列。
这些新列是通过将函数应用于数据帧中的一列而产生的。
要应用的函数如下：
def calculate(x):
...operate...
return z, y
为仅返回值的函数创建新列的一种方法是：
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
所以，我想要的，但没有成功的(*)，是这样的：
(df['new_col_zetas'], df['new_col_ys']) = df['
浏览 0提问于2012-09-11得票数 107
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3回答
假设有一个包含100条记录的数据帧，其中包含4(或n)列，数据帧示例如下： id target col3 col4
00 0 .. ..
00 0 .. ..
00 0 .. ..
01 1 .. ..
01 1 .. ..
01 0 .. ..
01 1 .. ..
02 1 .. ..
02 0 .. ..
02 1
浏览 27提问于2020-01-04得票数 0
回答已采纳
3回答
我想通过python中的for循环将几列除以相同的常量。下面是我的数据帧的一个子集：
数据帧: DF
team group1 group2 group3 group4
blue 100 400 650 75
green 150 500 350 186
red 200 600 175 540
orange 250 700 900 375
我尝试过：
for col in DF.columns[1:]:
DF[col] = df[col]/10
浏览 26提问于2018-06-14得票数 1
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3回答
我有一个数据框架如下所示：
Group1 Group2 Group3 Group4
A B A B
A C B A
B B B B
A C B D
A D C A
我想在数据帧中添加一个新列，它将在每一行中有唯一元素的计数。期望产出：
Group1 Group2 Group3 Group4 Count
A B A B 2
A
浏览 5提问于2017-04-24得票数 5
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当使用mssql的数据呈现XLSX食谱时，我会得到以下错误
出现错误--呈现报告中的错误:无法读取未定义的Stak -TypeError的属性'xl/worksheets/sheet1.xml‘，无法在对象处读取未定义的Object.add的属性'xl/worksheets/sheet1.xml’。(估价机:406:17)在Object.eval ( createFunctionContext )
我已经设置了链接脚本来加载数据。示例：
var sql = require('mssql');
var config = {
"user
浏览 1提问于2017-08-09得票数 1
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我有一个400行1200列的数据帧，一般结构如下：
> df=data.frame(Col1=paste0('row',1:15),metric1=sample(c('H','M','L'),15,replace = 1),metric2=sample(c('H','M'),15,replace = 1))
> df
Col1 metric1 metric2 ...
1 row1 M H
2 row2 H L
我想要做的是基
浏览 10提问于2017-02-06得票数 2
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我现在遇到了一个计算熊猫群体加权平均值的问题。
假设数据帧有3列'Group'，'A‘和'W’。如果我想找出A的组均值，我只需这样做
df.groupby(['Group'])['A'].mean()
或者，如果我需要总体加权平均，我可以做到
np.average(df.A,weight=df.W)
但是我可以计算每个组的加权平均值吗？
谢谢!
浏览 1提问于2015-07-28得票数 3
1回答
我有一个矩阵/数据框架，即10列和1.000.000行。现在我想在这个矩阵上应用20个不同的函数，并存储结果。每个函数就像
df %>% group_by(`column1`, `column2`, `column3`, `column4`) %>% filter (n()>20 )
在这个函数之后，我想将这个矩阵/数据帧保存到一个列表中，所以应该有一个包含20个不同矩阵/数据帧的列表。
我做这个循环，但这真的很慢。我和apply做了一些尝试，但是我真的想不出我错过了什么。我的实际尝试是：
apply(X=df,MARGIN=c(1,2),FUN=function(df)
浏览 2提问于2019-09-23得票数 1
我想了解如何在不从df中“排除”其他列的情况下，对数据帧的特定列应用函数。例如，我想将一些特定的列乘以1000，而让其他列保持原样。
例如，像这样使用sapply函数：
a<-as.data.frame(sapply(table.xy[,1], function(x){x*1000}))
我得到了新的数据帧，其中第一列乘以1000，但没有在操作中使用的其他列。所以我尝试这样做：
a<-as.data.frame(sapply(table.xy, function(x) if (colnames=="columnA") {x/1000} else {x
浏览 0提问于2012-11-15得票数 14
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我正在尝试使用R中的boot()获取数据帧列的自举描述性统计数据。我不知道如何编写启动所需的“统计”函数，以便它遍历所有列并返回4个统计数据。 我基本上是在尝试修改书中介绍引导的一章中的代码，但这里的示例是使用dlply根据一列中的组名对另一列中的数值进行分组。我不需要这一步；我只需要对每一列做同样的事情。我从下面的教科书中重现了代码： library(boot)
library(plyr)
library(moments)
DescStat <- function(data, i) {
+ temp <- data[i,]
+ desc <- dlply(tem
浏览 11提问于2019-06-16得票数 1
2回答
我有一个数据帧df，有两列。我想按一列分组，并通过获得“平均列表”(所有列表元素平均)来聚合属于同一组的列表，如下所示： column_a, column_b
1, [1,2,3]
1, [2,5,1]
2, [5,6,6]
3, [2,0,1]
3, [4,2,3] 列表总是具有相同的固定长度。期望的输出应如下所示： group, avg_list
1, [1.5,3.5,2]
2, [5,6,6]
3, [3,1,2] 我知道我可以在数据帧上使用groupby，然后聚合它，但是我不确定
浏览 12提问于2020-07-16得票数 2
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1回答
我想在R中运行mantelhaen.test，这需要3D数组形式的2x2列列。这些表可以通过遍历数据帧的每一行来构造，但是我正在试图弄清楚是否有一种矢量化的方法--即使用apply(df[，c("col1“、"col2”等)、margin=1、数组(x，c(2，2，11))为表的每一行(然后包装在mantelhaen.test中)创建一个3D数组)。
我以前在R和Pandas中使用矩阵()来处理fisher.test，但在本例中，我遇到了一个问题，数组()似乎对数据没有任何影响。下面是一个可重复的例子：
df = data.frame(group1_variant_cases
浏览 2提问于2022-02-14得票数 2
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1回答
我有一个python类，它有两个数据类，第一个是极时间序列，第二个是字符串列表。
在字典中，提供了来自字符串和函数的映射，为字符串的每个元素关联了一个函数，该函数返回一个极帧(一列)。
然后有一个函数类，它创建带有第一列、时间序列和其他列的极性数据帧。
列都是独立的。
有没有一种方法可以并行地创建这个数据框架？
在这里，我试图定义一个最小的例子：
class data_frame_constr():
function_list: List[str]
time_series: pl.DataFrame
def compute_indicator_matrix(self)
浏览 6提问于2022-06-03得票数 0
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我正在尝试将一个函数应用于我的数据帧的单个列(具体地说，就是规范化)。
数据帧如下所示：
Euclidian H N Volume
222 0.012288 0.00518 0.011143 85203000.0
99 1.296833 -0.80266 1.018583 17519400.0
98 1.618482 -0.60979 1.499213 16263900.0
211 2.237388 0.38073 -2.204757 38375400.0
175 2.313548 0.35
浏览 6提问于2020-03-04得票数 1
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1回答
我有一个复杂的数据帧(orig_df)。在这25列中，有5列是我希望用作分组标准的描述和特征。其余的是时间序列。有成千上万的行。
我在初步分析和数字总结中注意到，在一些特定的分组标准中，异常观察存在重大问题。我使用了"group by“，并查看了这些组中的五分位数结果。我想要消除相对于(基于分组的五分位数)的低和高(单个观察)异常值，以改进决策树和聚类分析。我还希望保留离群值，以便单独分析根本原因。
我如何操作数据帧，以便将单个观察值与基于组的五分之一结果进行比较，并保存解析(orig_df变为ideal_df和outlier_df)？
浏览 12提问于2018-01-07得票数 0
在R中，我尝试将自定义函数应用于数据帧的每个单独的组(按特定列分组)函数本身被设计为接收整个数据帧的子集(一组)并返回修改后的数据帧。理想情况下，我希望最终输出是具有相同组合组的单个数据帧，但在绑定回整个数据帧之前，每个组都由函数修改。
例如：
employee <- c('John Doe','Peter Gynn','Jolie Hope'...)
month <- c('Jan','Feb','Mar'...)
monthlysalary <- c(21000, 23400,
浏览 1提问于2019-12-13得票数 0
我有大约80个数据帧的列表，格式如下：
myTable1 <- "ID GROUP
1 5
2 5
3 4.9
4 4.9
5 4.9
6 2.0"
Data <- read.table(text=myTable1, header = TRUE)
myTable2 <- "ID GROUP
1 4.9
2 4.8
3
浏览 0提问于2018-05-23得票数 1
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我正在尝试用python编写不同的表名，这些表名是根据groupby函数为两列创建的不同数据帧来编写的。 list_dfs=[]
TT=Dataframe.groupby(['change','x2'])
for group,name in TT:
list_dfs.append(group)
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
def dt(_,g):
for _,g in Dataframe.groupby (Dataframe.index):
print (g)
浏览 31提问于2019-04-15得票数 0
3回答
我需要将myfun应用于数据帧的子集，并将结果作为返回的数据帧中的新列来包含。在过去，我使用ddply。但在dplyr中，我相信summarise是用来实现这个目的的，如下所示：
myfun<- function(x,y) {
df<- data.frame( a= mean(x)*mean(y), b= mean(x)-mean(y) )
return (df)
}
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(a = myfun(cyl,disp)$a, b = myfun(cyl,disp)$
浏览 1提问于2017-08-20得票数 1
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1回答
我在这上面花了几个小时，所以任何帮助都将是令人惊讶的！ 我有一个熊猫数据帧df。然后我按其中一列(A)分组，关注另一列(B)，并获得每组的平均值： group_mean = df.groupby('A').B.agg('mean')
group = df.groupby('A').B 按照上面的顺序，以下是python报告的类型： <class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy&#
浏览 2提问于2021-09-04得票数 0
我正在构建一个模型，我在Pandas中有两个数据帧。一个是训练数据，另一个是测试数据。其中一个变量是国家。我在考虑使用OrdinalEncoder()将country列转换为分类列。例如：“美国”在新列中将是1，“巴西”将是2，依此类推。但是，我希望对这两个数据帧进行相同的转换。如果训练数据中的"USA“作为分类列变为1，我希望测试数据中的"USA”也变为1。 这有可能吗？怎么会这样呢？ 提前感谢
浏览 23提问于2019-12-17得票数 0
对于给定的数据帧，我需要对数据进行分组(通过groupby)，并对分组的数据执行操作(例如: grouped_data - 100)。在此之后，我需要用我刚刚计算的新值替换数据帧中的旧值。
我尝试将获得的值分配给分组的数据框，但似乎不起作用。
分组数据帧
altitude_feet Column_irrelevant_A Column_irrelevant_B
1889.155095 NaN NaN
1889.155095 NaN
浏览 0提问于2019-10-22得票数 0
我有以下数据框u
u<-data.frame(a1=c(0.1,0.2,0.4),a2=c(0.5,0.4,0.8),a3=c(0.4,0.6,0.7),a4=c(0.1,0.4,0.6))
df
a1 a2 a3 a4
0.1 0.5 0.4 0.1
0.2 0.4 0.6 0.4
0.4 0.8 0.7 0.6
我正在尝试创建一个新的数据帧，其中的行和不超过1。因此，对于a3中的第一行和为1，因此a4将设置为zero.In，第二行和在第3列中将变为1.2，因此a3将设置为0.4，a4将设置为0，以确保行和不超过1。生成的数据帧u
df
浏览 34提问于2016-09-15得票数 3
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如何“分组”地将函数应用于dataframe的每一列？即按一列的值分组，并计算例如每个group+其它列的平均值。预期的输出是数据帧，其中包含不同组的索引名和每个group+column的值均值
例如，考虑一下：
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df['group'] = ['a', 'a', 'b','b']
A B
浏览 5提问于2018-02-12得票数 2
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让我们假设我们有一个包含列job和income的数据帧x。引用帧中的数据通常需要对job列中的数据使用x$job命令，对income列中的数据使用x$income命令。
但是，当引用相同的数据时，使用命令attach(x)允许去掉数据框的名称和$符号。因此，在R代码中，x$job变为job，x$income变为income。
问题是R中的许多专家建议在R中编码时不要使用attach()命令。
这其中的主要原因是什么？应该使用什么来代替？
浏览 2提问于2012-04-08得票数 59
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我需要对R中数据帧的每一行的数据运行一个七平方测试，到目前为止，我有一个函数，可以创建一个矩阵并在矩阵上运行测试。当我手动向函数中输入数据时，这是很好的。
chisquare.table <- function(var1, var2, var3, var4){
t <- matrix(c(var1, var2, var3, var4), nrow = 2)
chisq.test(t)
chisquare.table(80, 99920, 85, 99915)
但是，我想要做的是将这个函数应用到数据帧的每一行，例如var1是行x列1，var2是行x列2，var3是行x列3，
浏览 2提问于2019-09-21得票数 1
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我有一个从API获取多个数字并将其输入到数据帧中的函数。我想使用一个apply函数将我的数据帧连接到这个函数，并为每一行恰好调用一次。下面是我的可重现的例子：
# create data frame
df = data.frame(Long=c(0.0, 0.0 , 0.0), Lat=c(0.0, 0.0, 0.0), c=c("test1", "test2", "test3"))
# random number betweeen 1 and 10
rand1 = function(){
sample(1:10, 1)
}
# ran
浏览 2提问于2016-05-30得票数 1
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