apply

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我已经有几个回归结果，例如， fit1, fit2, fit3。我想通过使用apply函数从回归结果中提取BIC。的问题是，当我的代码如下： fitresult = cbind(fit1, fit2, fit3) BIC = apply(fitresult, 2, BIC) 它显示错误： Error in UseMethod("logLik") : no applicable metho

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蒙特卡罗模拟，引导和回归中的R

我一直在使用SAS很长一段时间，现在我想翻译我的代码在R.我需要帮助做到以下几点：生成若干自举样品运行在每个样品存储在一个新的数据集的参数的线性回归模型的复制样品我编辑的代码，更清晰。我用了很多for循环，我知道并不总是推荐。这个过程非常缓慢是否有代码/软件包（例如，应用家庭功能，“caret”软件包）可以使这个非常干净的高效/快，尤其是如samplesize * bootsample

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R：使用apply两个data.frames

我想使用apply而不是for循环。问题是，我的for-loop使用两个data.frames作为输入。例如： x <- data.frame(col1=c(1,NA,3,NA), col2=c(9,NA,11,12)) y <- data.frame(col1=c(1,2,3,4), col2=c(5,6,7,8)) output <- rep(NA,2) for(i in 1:2) {

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隐式应用方法在scala类中

我正在学习scala implicits。在下面的示例代码，隐敷没有得到自动调用： package learn object ImplicitApplyInClass { def main(args: Array[String]): Unit = { implicit val ss = "abc" //This is working val a

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使用df.apply（）

对每一行应用一个带有参数的函数当我所应用的函数超级微不足道（如.upper（）或simple）时，我已经看到足够多关于使用pandas df.apply（）乘法）。但是，当我尝试应用我的自定义函数时，我不断收到各种错误。我不知道这个错误开始：这里是我的简单的例子：我的假数据： inp = [{'c1':10, 'c2':1}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2'

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大熊猫适用于如预期各列的作品，而不是整个数据帧

我有一个数据帧，看起来是这样的： pd.DataFrame({'state':['AL','AL'],'statefp':[1.0,1.0]}) state statefp 0 AL 1.0 1 AL 1.0 我想将整个数据框进式STR和使用.apply方法是。我想要做的是如果该项目的类型为浮点数，我想将其存储为一个字符串整数，如果它已经是一个字符串我想小写它。我已经试过这样

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如何在R中使用apply函数，其中函数需要函数参数的同一列中的列名和值？

我想创建一个函数，使得对于某个数据框，它可以使用列名作为函数的第一个参数，并使用列的值（特定列的行值）作为函数中的第二个参数。然后，第二个参数的值将根据开关函数中设置的值转换为数值。这是我一直在努力的工作。 # I also put print("ERROR in Question")) if there is no match at all scoreraw <- function(Ques

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为什么应用跳过用于参数的数组的第一个元素？

我将对象文字添加到原型。我通过获取对象的属性并将值放入数组来完成此操作。然后我使用构造函数创建一个新对象，并将数组作为参数。唯一的问题是构造函数（使用apply）在创建新对象时跳过了数组中的第一个元素，因此将错误的值分配给新对象中的错误属性 - 最后一个值空。在调试器中，数组和构造函数都以正确的顺序显示属性/元素。然而输出是不正确的。我知道我可以通过将参数直接放入新的对象构造函数来创建新对象

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变换多列为一家拥有熊猫

我有一个数据帧结构为这样：我想知道最有效的方式是大熊猫创造，其提取ISN任何值的新列“舞台”什么't'None'在四列中，并将该值用于'stage'列。然后可以在stage列已经提取出每行中不是None的任何值后删除剩余的四列。这里所涉及的每个列的唯一值的另一个快照：请注意，在相关的列中的值是字符串类型，无不是真正Nonetype。

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保留第一行作为参考的Dataframe中的计算

我的第一行是添加下列行的参考值（对于N列）。数据 A B C D 3 5 1 2 1 4 5 3 2 2 2 4 3 1 3 1 4 3 1 2 计算如下： 3，是被添加的参考值，它是3应被添加到1，2，3和4中，类似地5是参考值 - 被加到4,2,1,3，然后1被参考值加到5,2,3,1等等直到n列。 1 + 3 4 + 5 5 + 1 3 + 2 2 + 3 2 + 5 2