L将as.POSIXct应用于多个数据帧的特定列 - 腾讯云开发者社区

写在前面本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中，大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。...假如我们有如下数据集： ? 这是一个记录时间的数据集。每一行都有ID、起始时间（stime）、结束时间（etime）。...” 我们的思路很简单，分成四步： ▶ 将数据集按照ID与起始时间（stime）进行排序 ▶ 找到结束时间（etime）的累计最大值 ▶ 一旦完成以上两步，那么重叠的行即为当前结束时间（etime)累计最大值仍旧大于下一行的观测...解题步骤首先，我们将原数据集按照ID以及起始时间（stime）排序： ▶ setorder(dat, ID, stime) 其次，也是最关键的一步，我们需要建立一个新变量etime.max。...附：样例数据集生成代码 ▶ dat <- structure( list(ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L),

1.1K2 0

如果 .apply() 太慢怎么办？

如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...但是，你是否注意到当我们有一个超大数据集时，.apply() 可能会非常慢？在本文中，我们将讨论一些加速数据操作的技巧，当你想要将某个函数应用于列时。...将函数应用于单个列例如，这是我们的示例数据集。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。将函数应用于多列有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。

2971 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。时间序列数据函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...代码 as.POSIXct() 将字符串转换为带有分钟和秒的日期格式。...df <-data.frame df$daime <-paste df$dttime as.POSIXct df <- xts 对于仅使用日期的转换，我们使用 POSIXlt() 而不是 POSIXct

1.1K2 0

R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...转换特定列 mutate_at（）：转换按名称选择的特定列： my_data2 %>% mutate_at( c("Sepal.Length", "Petal.Width"),...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。

4.2K2 0

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

正如我们将首先使用Series然后使用DataFrame所看到的那样，pandas 将结构化数据组织为一个或多个数据列，每个列都是一个特定的数据类型，然后是零个或多个数据行的序列。...以下显示Missoula列中大于82度的值：然后可以将表达式的结果应用于数据帧（和序列）的[]运算符，这仅导致返回求值为True的表达式的行：该技术在 pandas 术语中称为布尔选择，它将构成基于特定列中的值选择行的基础...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...创建数据帧期间的行对齐选择数据帧的特定列和行将切片应用于数据帧通过位置和标签选择数据帧的行和列标量值查找应用于数据帧的布尔选择配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。

8.3K1 0

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

, Var = sigma^2) 下面的图表显示了将波动率分解为其不同的组成部分。...预测为预测编写代码的最大挑战是处理时间的对齐和匹配问题，特别是未来的时间/日期，因为该模型依赖于日内分量，而日内分量是特定的。与估计方法一样，预测程序也要求提供所考虑的时期的预测波动率。...这是一个xts对象，也可以选择有m.sim列，这样每个独立的模拟都是基于日方差独立模拟的调整残差。下面的示例代码显示了对未来1分钟间隔的10,000个点的模拟，并说明了季节性成分的影响。...plot(as.numeric(sim@simulation$DiurnalVar^0.5), type = 'l') ?...D = as.POSIXct(rownames(roll@forecast$VaR)) VaRplot(0.01, actual = xts(roll@forecast$VaR\[, 3\], D),

1.5K2 0

R语言中 apply 函数详解

到目前为止，我们只使用了一个参数的函数，并将它们应用于数据。apply家族最棒的部分是，它们也处理具有多个参数的函数！...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。...让我们首先从最初定义的矩阵创建一个数据帧： df <- as.data.frame(data) ?...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。

20.5K4 0

精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

，还学习如何将多个过滤器应用于 Pandas 数据帧。...Pandas 数据帧在本节中，我们将学习将多个过滤条件应用于 Pandas 数据帧的方法。...我们还了解了如何将这些方法应用于真实数据集。我们还了解了从已读入 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法，并将这些方法应用于实际数据集以演示选择数据子集的方法。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列处理和转换日期和时间数据处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧将多个数据帧合并并连接成一个使用 inplace...接下来，我们了解如何将函数应用于多个列或整个数据帧中的值。我们可以使用applymap()方法。它以类似于apply()方法的方式工作，但是在多列或整个数据帧上。

28.2K1 0

CRNN论文翻译——中文版

架构包括三部分：1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列；2) 循环层，预测每一帧的标签分布；3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。在CRNN的底部，卷积层自动从每个输入图像中提取特征序列。...在卷积网络之上，构建了一个循环网络，用于对卷积层输出的特征序列的每一帧进行预测。采用CRNN顶部的转录层将循环层的每帧预测转化为标签序列。...注意，表2的“none”列中的空白表示这种方法不能应用于没有词典的识别，或者在无约束的情况下不能报告识别精度。...Unconstrained：这一列用来表明训练模型是否受限于一个特定的字典，是否不能处理字典之外的单词或随机序列。...注意尽管最近通过标签嵌入[5, 14]和增强学习[22]学习到的模型取得了非常有竞争力的性能，但它们受限于一个特定的字典。 Model Size：这一列报告了学习模型的存储空间。

2.4K8 0

Python pandas十分钟教程

要选择多个列，可以使用df[['Group', 'Contour', 'Depth']]。子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。...下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法，即concat和merge。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。

9.8K5 0

英伟达肖像动画新模型SPACEx发布，三步就让照片里的人「活」过来！

通过将图像扭曲应用到源图像特征，该模型可以将源图像的肖像特征应用于新生成的视频中。...对于L2L，研究人员将FiLM应用于音频、特征点和初始潜在关键点输入。...数据集处理基于生成的说话人视频，研究团队首先使用3DDFA特征识别模型，提取视频每帧68个3D面部特征点和头部姿势。...随后，研究团队使用预测的头部姿势，将3D面部特征转正，并正交投影到 2D平面上。同时，研究团队将每个帧归一化，例如固定两个耳朵之间的距离。...音频方面，团队使用1024个样本的FFT（快速傅里叶变换）窗口大小，以30帧/秒的速度从其中提取出40个梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，以便将音频特征与视频帧对齐。

8143 0

R语言代做编程辅导Big Data Analytics: Assignment – Hurricane Sandy and Flickr（附答案）

("2012-10-20 00:00:00"), page=1)#查找特定小时内的照片library(RCurl)source('E:/davidvictoria/getFlickrData.r')source...RJSONIO)flickrParsed 的数据...sandyFlickrData) # ... in the sandyFlickrData计算每个小时的照片数量head(sandyFlickrTS)#每个小时的照片数量信息sandyFlickrTS...将照片数量数据转换成数据框的格式head(sandyFlickrTS)str(sandyFlickrTS)B：source('E:/davidvictoria...FlickrData) # ... in the FlickrData计算每个小时的照片数量head(FlickrTS)#每个小时的照片信息FlickrTS <- as.data.frame(FlickrTS

4560 0

NumPy、Pandas中若干高效函数！

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

6.6K2 0

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

7.5K3 0

12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

6.3K1 0

用Prophet在Python中进行时间序列预测

然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df = datasets["Daily Orders"] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句： df.shape...Box-Cox变换通常在预测中，您会明确选择一种特定类型的幂变换，以将其应用于数据以消除噪声，然后再将数据输入到预测模型中（例如，对数变换或平方根变换等）。...对于我们的示例，我们将让该boxcox方法确定用于变换的最佳λ，并将该值返回给名为lam的变量： # 将Box-Cox转换应用于值列并分配给新列y df['y'], lam = boxcox(df[...现在，我们可以使用predict方法对未来数据帧中的每一行进行预测。此时，Prophet将创建一个分配给变量的新数据框，其中包含该列下未来日期的预测值yhat以及置信区间和预测部分。...我们将对预测数据帧中的特定列进行逆变换，并提供先前从存储在lam变量中的第一个Box-Cox变换中获得的λ值：现在，您已将预测值转换回其原始单位，现在可以将预测值与历史值一起可视化： ?

1.7K1 0

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

6.7K2 0

Pandas教程

目录导入库导入/导出数据显示数据基本信息：快速查看数据基本统计调整数据布尔索引：loc 布尔索引：iloc 基本处理数据我们将研究“泰坦尼克号”的数据集，主要有两个原因：（1）很可能你已经对它很熟悉了...a）使用read_csv将csv文件导入。你应该在文件中添加数据的分隔符。...data = pd.read_excel('file_name.xls') c）将数据帧导出到csv文件，使用to_csv data.to_csv("file_name.csv", sep=';',...基本统计 a) describe方法只给出数据的基本统计信息。默认情况下，它只计算数值数据的主统计信息。结果用pandas数据帧表示。 data.describe() ?...e）从多个列中选择多行。 data.loc[[7,28,39], ['Name', 'Age', 'Sex','Survived']] ? f）在某些条件下使用loc选择特定值。

2.9K4 0

CVPR 2018 | 腾讯AI Lab、MIT等机构提出TVNet：可端到端学习视频的运动表征

光流，顾名思义，是指两个连续帧之间的像素位移。因此，将光流应用到视频理解任务上可以明确而方便地实现运动线索的建模。然而，这种方法很低效，估计光流的计算和存储成本往往很高。...目前成功将光流应用于视频理解的重要方法之一是 two-stream model [33]，其在光流数据上训练了一个用于学习动作模式的卷积网络。...图 2：（a）将 TV-L1 展开成 TVNet 的过程示意图。对于 TV-L1，我们只描述了算法 1 中的单次迭代。...从第一列到最后一列，我们分别展示了输入图像对（仅第一张图像）、TV-L1 得到的运动特征、无训练和有训练的 TVNet-50 得到的运动特征。...TVNet 是一种特定的光流求解器 TV-L1 方法，并且通过将 TV-L1 中的优化迭代展开成神经层而进行了初始化。因此，TVNet 无需任何额外训练就能直接使用。

1.2K7 0

面向语音驱动面部动画：TalkLoRA模型的通用性和适用性！

VOCA通过将一个网络共享在多个身份上，通过为身份进行一热编码，以及使用现有的一个身份通过对现有身份进行线性插值以便添加新的身份。...在语音驱动面部动画的背景下，迁移学习的目标是将预训练模型适应到新身份。通常，关于新身份的特定个人数据很少[11]。这意味着它绝对必须避免过度拟合。...作者将在8个训练子集上训练基础模型，并在2个测试子集上进行作者的特定适应。作者将这些测试子集命名为Subject A和Subject B。作者将Subject A和B的数据分割成训练集和测试集。...作者将这部分分别为一个全脸指标 L2^{Face}（使用所有顶点）和一个只有唇的指标 L2^{Lip}（只使用唇的顶点）。...遵循 MeshTalk [40] 的方法，作者还使用了 Lip-Max 指标，其定义为所有帧中任意一个唇顶点最大 L2 距离的平均值。此外，作者还测量了每个调整模型的训练时间。

1021 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

R Tricks: 如何处理Gaps & Islands问题？

如果 .apply() 太慢怎么办？

ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

R语言中 apply 函数详解

精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

CRNN论文翻译——中文版

Python pandas十分钟教程

英伟达肖像动画新模型SPACEx发布，三步就让照片里的人「活」过来！

R语言代做编程辅导Big Data Analytics: Assignment – Hurricane Sandy and Flickr（附答案）

NumPy、Pandas中若干高效函数！

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

用Prophet在Python中进行时间序列预测

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

Pandas教程

CVPR 2018 | 腾讯AI Lab、MIT等机构提出TVNet：可端到端学习视频的运动表征

面向语音驱动面部动画：TalkLoRA模型的通用性和适用性！

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐