如果子集的值是来自dtype对象的[]，则删除行
如果子集的值是来自dtype对象的[]，则删除行是指在处理数据集时，如果某一行的特定子集的值是空列表（[]），则将该行从数据集中删除。
这种操作通常用于数据清洗和数据预处理过程中，以确保数据的准确性和一致性。删除这些特定行可以避免在后续分析和建模过程中出现错误或偏差。
在云计算领域，可以使用各种工具和技术来实现这个操作。以下是一种可能的实现方式：
- 首先，加载数据集到云计算平台的存储服务中，例如腾讯云的对象存储（COS）。
- 使用云计算平台提供的数据处理服务，例如腾讯云的数据处理服务（Data Processing Service），对数据集进行处理。
- 在数据处理过程中，使用适当的编程语言和库（如Python的pandas库）读取数据集，并检查每一行的特定子集的值是否为空列表。
- 如果发现某一行的特定子集的值是空列表，使用相应的方法（如pandas的drop方法）将该行从数据集中删除。
- 处理完成后，将处理后的数据集保存到云计算平台的存储服务中，以便后续使用。
这种操作适用于各种数据集和应用场景，例如数据分析、机器学习、人工智能等。通过删除空列表值的行，可以提高数据质量和分析结果的准确性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 数据处理服务（Data Processing Service）：https://cloud.tencent.com/product/dps
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1回答
我有一个dataframe，列数据类型显式地设置为'int32‘。使用括号运算符进行筛选时，数据类型不会更改。
scripts[scripts['Security Id'] == 'ABB']['Security Code'].head()
0 500002名称:安全代码，dtype: int32
但是，当我使用where筛选时，数据类型会被重置为默认的(即float64 )。
(scripts.where(scripts['Security Id'] == 'ABB')
.dropn
浏览 4提问于2017-09-01得票数 1
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我得到了ValueError:无法将浮点NaN转换为整数，如下所示：
df = pandas.read_csv('zoom11.csv')
df[['x']] = df[['x']].astype(int)
"x“是csv文件中的一个列，我在文件中找不到任何浮动NaN，我也不明白这个错误，也不明白为什么要得到它。
当我以字符串的形式读取列时，它的值如-1，1，...2000，在我看来都是非常好的整数。
当我将列读取为float时，可以加载该列。然后将值显示为-1.0,0.0等，但仍然没有任何NaN-s。
我在read_cs
浏览 1提问于2017-11-16得票数 93
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我是个初学者，自学.
我想知道在python中是否可以生成一个包含字符串和数字的矩阵？类似于在bash中处理它？
我要处理的矩阵类型(14行x14列)是：
,,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12
,,C,O,O,C,H,H,H,C,C,H,H,H
1,C,0.0,1.205475107329386,1.3429319010227962,2.3430136323519886,3.22738313640333,2.640130058756468,2.6401484355574363,1.4784953771865779,2.4427526711622995,3.440470104
浏览 3提问于2021-07-08得票数 2
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我试着用Imputer来表示缺失的值。我想跟踪所有缺失值的列，但因为我不知道它们中有哪些(列)已经被处理过:是否也可以返回所有缺失值的列？
归责注
当axis=0时，只包含fit缺失值的列在转换时被丢弃。当axis=1时，如果有无法填充缺失值的行(例如，因为它们只包含缺失的值)，则会引发异常。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
data={'b1':[1,2,3,4,5],'b2':[1,2,4,4,0],'b3'
浏览 0提问于2018-06-14得票数 1
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我正在浏览theano代码可用的
在第71 & 73行，我看到了allow_input_downcast.，例如在第71行
train = theano.function(inputs=[X, Y], outputs=cost, updates=updates, allow_input_downcast=True)`
你能帮我理解一下这个属性的用途吗？
提前谢谢
浏览 2提问于2017-08-08得票数 1
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当我将pandas.NaT转换为字符串时，结果有时是"nan"而不是"NaT"。
我很抱歉，但我无法在一个MWE与示例数据再现这一点。也许这取决于DataFrame的大小？我正在使用pandas==1.3.0。
我创建了一个包含日期时间对象的列的字符串表示形式，其中一些对象是NaT，如下所示：
df['X'] = df.ZEIT_VON.apply(str)
让我们看看结果
>>> df_roh.loc[60:63, ['ZEIT_VON', 'X']]
ZEIT_VON X
60
浏览 4提问于2022-02-16得票数 0
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我试图理解这段代码的最后4行代码，这些代码将数据文件读入pandas数据文件。我在这4行上面写了一篇评论，但我还是有点困惑。代码似乎试图对空值等进行一些清理。问题：有人能解释一下代码到底在做什么吗？它似乎可以简化一点。
import pandas as pd
import numpy as np
pf = pd.read_csv('MyDataFile.txt', low_memory=False, sep=',', encoding='ISO-8859-1')
#trim the column names. Trimmed column wi
浏览 1提问于2022-03-02得票数 0
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我在rest中有一些信息：
{
'id': 1,
'name': 'test',
'other_id': 1
},
{
'id': 2,
'name': 'test2',
'other_id': 1
},
{
'id': 3,
'name': 'test3',
'other_id': 2
}
我尝试使用Data.query({o
浏览 5提问于2015-08-26得票数 0
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我在dataframe中有以下列
Cabin
0 B/0/P
1 F/0/S
2 A/0/S
3 A/0/S
4 F/1/S
我想更改列，使它只显示最后一个字母，要么'P‘，要么'S’。
我尝试了以下代码：
df['Cabin'] = df['Cabin'].apply(lambda x: x[-1])
但这给了我
TypeError: 'float' object is not subscriptable
然后我尝试了这段代码，它起作用了。
df['Cabin'] = df['
浏览 2提问于2022-08-27得票数 0
2回答
如何将特定的过滤行作为序列得到？
示例dataframe：
>>> df = pd.DataFrame({'date': [20130101, 20130101, 20130102], 'location': ['a', 'a', 'c']})
>>> df
date location
0 20130101 a
1 20130101 a
2 20130102 c
我需要选择location是c 的行作为一个系列。
我试
浏览 3提问于2013-10-25得票数 67
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这两个方法调用的区别是什么？
HashSet<T>.IsSubsetOf()
HashSet<T>.IsProperSubsetOf()
浏览 8提问于2014-07-30得票数 26
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1回答
这个问题很简单，但我似乎无法从MSDN文档中得到明确的答案。
我有一个映射到数据库中的表的对象列表。这些对象中有些已经填写了ID，有些则没有。
myContext.myTable.AttachAll(myList);
现在，我希望具有ID的对象(数据库中的主键)将被附加并对这些行执行更新，而没有ID的对象将被视为插入，数据库将自动创建一个ID。这是怎么回事吗？
浏览 0提问于2014-06-29得票数 0
1回答
让df成为一个pandas.DataFrame对象。让se成为一个pandas.Series对象。
df列是se的指标。
我希望从df中向se添加一个新行，并将索引设置为555。
我使用的命令是df.loc[555]=se。
似乎起作用了？
我知道A值正试图从DataFrame错误/警告中在片的副本上设置。
我明白了，我看过文件了。
不过，有两个问题：
我真的应该关心这个警告吗？
这样做的推荐方法是什么，这样就不会弹出警告？
谢谢。
浏览 3提问于2014-12-08得票数 0
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我有parent+child关系，子集合被映射为懒惰。我获取一个父程序，当然，由于延迟加载子集合没有加载。但是，当我想更新我的父程序时，NH首先加载子集合。我很感兴趣的是，这是默认的，还是我出了问题。集合是懒惰的，inverse=true和cascade=“全删除-孤儿”。我假设，由于级联映射，NH希望检查子集合上的更改，并且它是第一次被访问，所以延迟加载完成了它的工作。请有人确认一下。
浏览 1提问于2011-05-24得票数 0
2回答
我有一个大的df (14*1'000'000)，我想要子集它。然而，计算似乎要花费很多时间，我想知道如何提高速度。
我想要的是为每个Name子集Total_time的最低值，而忽略零值，如果有多个行，则只选择第一个行，Total_time值最低。然后，我希望所有这些都附加到一个新的dataframe unique中。
我的代码中是否有一个使其效率低下的普遍错误？
unique = pd.DataFrame([])
i=0
for pair in df['Name'].unique():
i=i+1
temp =df[df["Name
浏览 5提问于2022-08-03得票数 1
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所以我有一个列，基本上是一个击球手得分的测试次数。但是，很少有行将运行次数指定为“-”。我还检查了列的类型，它不是float/int，而是对象类型。是删除带有“-”的行，还是只将列/列的类型更改为int？我的最终目标是按该列对行进行排序。
我首先尝试使用以下代码更改该列的数据类型：
convert_dict = {'bftests_runs': int}
ind_test_data = ind_test_data.astype(convert_dict)
但是我得到了这个ValueError:带有10：'-‘的int()的无效文本
然后，我尝试使用以下代码删除值为“-
浏览 4提问于2020-07-10得票数 1
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如果在“搜索”列中找到字符串“某事”，这两种删除行的方法有什么区别？
第一种方法：
mydata = mydata.set_index("search")
mydata = mydata.drop("something", axis=0)
这种方法看起来很直截了当，是可以理解的。
第二种方法：
mydata = mydata[~mydata.select_dtypes(['object']).eq('something').any(1)]
我真的不知道这个方法是怎么工作的。在该行中指定删除/删除行的位置？为什么它与'obj
浏览 0提问于2018-11-01得票数 2
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1回答
行和列在本质上是否与数据对象相同？例如，在以下方面：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
{"Title": "Titanic", "ReleaseYear": 1997, "Director": "James Cameron"},
{"Title": "Spider-Man", "ReleaseYear": 2002, "Director": "Sam Raimi"}
浏览 2提问于2020-08-16得票数 2
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假设我们有三个规则：
[1] {A,B,D} -> {C}
[2] {A,B} -> {C}
[3] Whatever it is
规则[2]是规则[1]的子集(因为规则[1]包含规则[2]中的所有项)，因此应该删除规则[1] (因为规则[1]过于具体，其信息包含在规则[2]中)。
我在互联网上搜索，每个人都在使用这些代码来删除冗余规则：
subset.matrix <- is.subset(rules.sorted, rules.sorted)
subset.matrix[lower.tri(subset.matrix, diag=T)] <- NA
redund
浏览 3提问于2016-08-05得票数 7
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2回答
在概况页的熊猫文档中，系列数据结构被描述为“均匀类型的”。
Data Structures
Dimensions Name Description
1 Series 1D labeled homogeneously-typed array
2 DataFrame General 2D labeled, size-mutable tabular structure with potentially heterogeneously-typed column
但是，可以创建具有多种数据类型的Series对象。
pd.Series(data=[1,2,3,4,5,'x&#
浏览 0提问于2018-03-22得票数 2
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假设您有一个结构化的numpy数组，该数组由csv生成，第一行作为字段名。该数组的形式为：
dtype([('A', '<f8'), ('B', '<f8'), ('C', '<f8'), ..., ('n','<f8'])
现在，假设您想要从该数组中删除“第i”列。有什么方便的方法可以做到这一点吗？
我想让它像delete一样工作：
new_array = np.delete(old_array, 'i')
有什么想法吗？
浏览 0提问于2013-03-23得票数 16
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我有一个系列和df
s = pd.Series([1,2,3,5])
df = pd.DataFrame()
当我像这样向df中添加列时
df.loc[:, "0-2"] = s.iloc[0:3]
df.loc[:, "1-3"] = s.iloc[1:4]
我得到了df
0-2 1-3
0 1 NaN
1 2 2.0
2 3 3.0
我为什么要得到NaN？我尝试使用正确的idxs创建新系列，但是将其添加到df仍然会导致NaN。
我想要的是
0-2 1-3
0 1 2
1 2 3
2 3 5
浏览 2提问于2017-02-04得票数 3
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我正在尝试构建一个按修补程序划分的图像分类器网络，因此我希望从.tif图像中提取补丁，然后将它们保存为文件：
import cv2
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
file = 'data/test/Benign/b001.tif'
patch_path = 'data/patches/'
k = 1495 # window size
s = 99 # stride
def extract_patches(img_file, img_name):
浏览 0提问于2018-12-11得票数 0
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我在两个表之间有一个多对多的关系，比如说Friends和Foods。如果一个朋友喜欢一种食物，我会在FriendsFoods表中插入一行，如下所示：
ID Friend Food
1 'Tom' 'Pizza'
FriendsFoods有一个主键'ID‘和两个非空的外键'Friend’和'Foods‘，分别指向'Friends’和‘Foods’表。
现在假设我有一个与' Tom‘相对应的Friend tom .NET对象，并且Tom不再喜欢披萨(他怎么了？)
FriendsFoods ff = tom.FriendsFoo
浏览 0提问于2010-04-03得票数 5
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是否可以在不指定组的情况下启用字段的默认验证？例如，我有一个bean：
class User {
@NotEmpty
private String name;
@NotEmpty(groups = UserGroup.ShouldHaveSurName.class)
private String surname;
}
我希望在任何情况下都能验证字段"name“-如果在控制器中没有为@Validated注解指定组，或者如果指定了"ShouldHaveSurName”组。我相信有这样的配置，但是找不到。
浏览 2提问于2018-12-11得票数 2
假设我有两个数据
df1 <- data.frame (name = c("Mike", "Paul", "Paul", "Henry"),
age = c(20, 21, 22, 23))
df2 <- data.frame (name = c("Sam", "Paul", "Paul", "Bob"),
age = c(26, 30, 22, 23))
我想从df1中删除第3
浏览 3提问于2021-10-11得票数 1
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2回答
这是对
我有多个行与列值匹配，并希望知道如何在有多个匹配时迭代以有效检索每个值。
达菲
A B
p1 1
p1 2
p3 3
p2 4
p4 3
p5 5
p6 2
p7 5
... around 10000 rows
下面将始终选择p3
df.loc[df['B'] == 3, 'A'].iloc[0]
所以我试着迭代
if(len(df.loc[df['B'] == 3, 'A'])) > 1:
for i in range(0,len(df.loc[df['
浏览 3提问于2021-08-02得票数 0
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1回答
我有一个来自numpy.core.records.recarray类型的对象。我想有效地使用它作为熊猫数据帧。更准确地说，我希望使用其列的一个子集来获得一个新的recarray，这与处理pandas_dataframe[[selected_columns]]的方法相同。
实现这一目标的最简单方法是什么？
浏览 0提问于2016-06-10得票数 2
3回答
例如，我想删除所有列都是 = NA的每一行。我不想删除不是所有列中都有NAs的行。请给出一些例子的建议。我真的很感谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-07-26得票数 1
1回答
错误:任务':app:transformDexArchiveWithExternalLibsDexMergerForDebug'.执行失败com.android.builder.dexing.DexArchiveMergerException: java.lang.RuntimeException:无法合并dex
我使用的是Android的3.0.1版本。
我也尝试过‘清洁项目’和‘重建项目’。
*项目建造等级
buildscript {
repositories {
google()
jcenter()
}
d
浏览 6提问于2018-01-12得票数 1
2回答
我有一个df，有9行三种货币的数据。我只想删除所有具有相同货币、相同描述、相同价格和相同Ticker的行。
最终结果应该只删除第6、7和8行上的CAD，因为第2行中的EUR描述和第5行中的美元中的价格是不同的。然而，当我使用drop_duplicates时，它实际上将删除重复的内容，比如第0行、第1行、第3行、第4行；以及所有的CAD。
这是我的数据
Description Currency Price Ticker
0 Trading EUR 100.32 EQUITIES
1 Trading EUR 100.32 EQUITIES
浏览 8提问于2022-08-11得票数 0
子程序中的这一行是什么意思？
shift->{o} = $o;
我知道shift通常是做什么的，但在这种情况下我不理解它，用破折号和箭头。
浏览 2提问于2014-09-22得票数 5
我正试着和std::function相处。从引用中可以看出，std::function的ctor的参数应该是可调用的，并且是可复制的。
#include <iostream>
#include <type_traits>
#include <functional>
class A {
public:
A(int a = 0): a_(a) {}
A(const A& rhs): a_(rhs.a_) {}
A(A&& rhs) = delete;
void operator() ()
{
浏览 2提问于2013-07-25得票数 16
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当我根据某些条件对数据帧进行子集时，得到的结果是子集条件和NA行。
当我使用filter时，它只给我过滤的行。
所以子集我可能得到20行(10个实数行和10个NA行)，但过滤后，我得到10行(全部是实数行)。
为什么会这样呢？
浏览 3提问于2021-02-23得票数 1
我以以下方式创建了一个DataFrame：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.getOrCreate()
df = spark.read.csv("train.csv", header=True)
我的DataFrame的架构如下：
root
|-- PassengerId: string (nullable = true)
|-- S
浏览 3提问于2018-10-18得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧，看起来：
A B C D E
a aa 1 2 3
b aa 4 5 6
c cc 7 8 9
d cc 11 10 3
e dd 71 81 91
作为行(1,2)和行(3,4)具有重复的column B值。我只想留下其中一个。
最后的产出应是：
A B C D
浏览 1提问于2020-10-03得票数 2
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我试图使用numpy作为数据表读取CSV文件，但有问题。
这是我的CSV文件，全文如下：
week,count,is_successful,percent,percent_tablet,percent_desktop
1,2005,0,23,32,45
1,3805,1,18,22,55
2,1872,0,35,22,43
2,2990,1,22,21,57
3,2005,0,24,24,48
3,3805,1,27,21,52
这是我的矮胖代码：
data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=',', names=Tru
浏览 10提问于2014-07-28得票数 2
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我正在做一项作业，要求我将不同的动力学模型与某些浓度与时间的数据相适应。为了实现这一点，我执行了以下步骤：
1.用pandas.read_excel将电子表格导入巨蟒木星笔记本，然后删除第20行后的所有列。
data = pd.read_excel("assignment1.xlsx")[:21]
2.绘制了一些数据
X = data["X"].values
t = np.linspace(0,20,len(X))
plt.figure(1)
plt.plot(t,X)
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("Con
浏览 2提问于2018-10-05得票数 0
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我想更有效地获取核心数据实体，我有一个查询。我想删除大量的记录(百万)。
我的逻辑是：
获取实体的所有记录
删除所有获取的记录。
为了提高抓取能力，
我设置了以下约束：
fetch.includesPropertyValues = NO;
我的问题是:关系(在托管对象中作为属性保留)也会被删除吗？
浏览 2提问于2013-07-11得票数 0
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2回答
我在python包中工作了很长一段时间，但最近不得不转向h2o包。
在大多数情况下，H2OFrame被设计为像pandas DataFrame对象一样工作。然而，有几个障碍我还没有克服……在Pandas中，如果我想删除一些行：
df.drop([0,1,2], axis=0, inplace=True)
但是，我想不出如何对H2OFrame做同样的事情
frame.drop([0,1,2], axis=0)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError
浏览 12提问于2016-07-13得票数 7
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我想按两个变量'CIN‘、’日历‘进行分组，并返回该组中列MCelig是该特定组中最大的行。多行可能有最大值，但我只想要一行。
例如：
AidCode CIN MCelig calendar
0 None 1e 1 2014-03-08
1 01 1e 2 2014-03-08
2 01 1e 3 2014-05-08
3 None 2e 4 2014-06-08
4 01 2e 5 2014-06-08
因为前两行是一个组，所以我想要MCelig =2的行。
我想
浏览 2提问于2015-01-22得票数 0
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1回答
自动化网格
、、
我想从Grid控件派生，这样我就可以以一种特定的方式自动化它的子控件的布局，并且想知道什么是最好的方法。
我希望能够做的事情是：
<l:CustomGrid>
<Label Content="PropA" Grid.ColumnSpan="89"/>
<TextBox />
<Label Content="PropB"/>
<Slider />
<!-- this needs to span
浏览 1提问于2013-12-03得票数 0
1回答
我得到了39行的数据。
col_1 col_2 col_3 col_4 col5
0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0
2 56 57 24 56 0
在数据文件中可用的所有行中，具有30+值的行的百分比是多少？
这是数据，我必须把它分割成不同的列。
一万三千
14 [XXX .
15,000,000,000,000,000
一万六千
17,000,000，XXX
18 [000,077,046，DDD，000,000,000，.
.=‘1’>
20,052,000，XXX
浏览 6提问于2022-10-14得票数 -1
1回答
如果我有一个dataframe，并且行名是单词而不是数字，我如何根据它的名称删除特定的行？
例如，如果行名为“细菌”，我如何才能只删除名为“细菌”的行呢？
浏览 16提问于2020-03-04得票数 3
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4回答
Numpy如何推断数组的类型
、、、、
请任何人帮助我理解Numpy的数组函数从哪里推断数据类型。
我理解它基本上是从分配给数组的值的类型推断出来的。
例如：
> data = [1,2,3,4]
> arr = np.array(data)
因此，在上面的行中，"arr“将有dtype('int64')或dtype('int32')。
我想要了解的是，它是如何决定给它一个int64还是一个int32？
我知道这可能是一个微不足道的问题，但我只是想了解它是如何工作的，因为我最近在一次面试中被问到这个问题。
浏览 7提问于2015-08-09得票数 4
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1回答
我试图从包含特定列中最低值的数据帧中提取行：
income = c(2, 3, 5, 5, -15, 2, 1)
balance = c(15, 17, 20, 25, 30, 15, 17)
date = as.Date(c("2016/02/11", "2016/02/14", "2017/02/16", "2016/03/01", "2017/03/12", "2016/04/11", "2017/04/24"))
df = data.frame(income, balan
浏览 1提问于2017-07-03得票数 2
回答已采纳
我是R的新手，而且我有c++背景。我有一个包含多行和多列的数据框。我的问题是，我如何才能以一种不同的方式做到这一点，因为它需要永远运行。我有超过60,000行和大约15列。有没有更好的方法来做这件事？非常感谢您的帮助！
counter <-0
for(j in 7:length(SeaStateData[3,]))
{
for( i in 1:length(SeaStateData[,3]))
{
if(!is.na(SeaStateData[i,j]) & !is.na(SeaStateData[i+1,j]))
if(
浏览 0提问于2012-07-09得票数 1
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1回答
当保存到文件中时会崩溃吗？
、、、、
我试图对一个数据集进行编码，然后由一个特定的列组成群，这样我就可以为该列中的每一项获取一行，并对该特定行的一个热列的值进行聚合。它似乎在处理小数据，而使用dask似乎适用于大型数据集，但当我试图保存文件时，我遇到了问题。我试过CSV和地板文件。我想保存结果，然后我可以在以后打开它块。
下面的代码显示了这个问题(下面的脚本生成200万行和高达30k的唯一值到一个热编码)。
import pandas as pd
import numpy as np
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client, LocalClus
浏览 2提问于2020-12-30得票数 4
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1回答
我有一个数据库结构：
Firestore-root
|
--- sites (collection)
| |
| --- common (document)
| |
| --- //templates (collection)
| |
| --- //menus (collection)
| |
| --- //articles (collection) <----
| --- other (document)
|
浏览 0提问于2018-11-08得票数 4
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