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我有一个数据集，看起来 set.seed(18) library(data.table) site1 <- data.table(id = 1:10, A = c(sample(c(NA, letters[1:10]),10)), B = sample(c(NA, LETTERS[1:7]), 10, replace = T), C = sample(c(N

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在矩阵的每个元素上应用函数

去年，我使用了一个code，该函数根据函数同时更改值，从而产生三元正态分布的累积概率的不同值。我使用此代码： library(mvtnorm) Y <- mapply(function(x,y,z) pmvnorm(mean = c(18, 12.72, (18*(x+y) +12.72*z)), sigma = { s1 <- matrix(c(5.7,

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如何使用应用系列来平均R中的多个条件参数

这是一个非常大的数据集，我试图摆脱在R中编写循环。寻找一种方法来攻击我通常会使用嵌套循环去做。对于置信列中的每个唯一值，我需要提取置信列中所有其他行的行索引。与该值相匹配。例如，第一次出现（50）将返回1,7,9。然后，使用这些指数，我想平均seqs列的值。在这里，第一次出现（50）将返回1980,7357和3008，然后对这些进行平均。缩进输出将是一个包含2列的数据框：其中一列具有用于置信度的

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将整数和字符变量应用于数据框上的FUN行

一个完全基本的问题 - 如果它是重复的，请原谅我。 set.seed(1) df <- data.frame(id=c('a', 'a', 'b', 'b', 'a'), a=sample(1:10, size=5, replace=T), b=sample(1:10, size=5, replace=T), c=sample(1:10, si

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熊猫根据来自另一列的条件选择性地重写列中的值

熊猫有四个列的数据框。数据由字符串组成。示例： A B C D 0 2 asicdsada v:cVccv u 1 4 ascccaiiidncll v:cVccv:ccvc u 2 9 sca V:c u 3 11 lkss v:cv u 4 13 lcoao v:ccv u 5 14

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访问索引里面*应用

我有两个容器，conty和contx。两者的价值是相互联系的。 conty[1]涉及contx[1]等等，同时使用适用于contx我想要访问应用结构内的索引，所以我可以根据x的索引将conty中对应元素的值放入contz。 lapply(contx, function(x) { if (x==1) append(contz,conty[xindex]) }) 我可以很容易地做到这一

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如何使用pandas groupby并应用lambda来评估布尔条件

我一直在使用库存数据教自己的python，但我一直在这个问题上陷入困境。我试图找出一个移动平均交叉。我正在使用熊猫MultiIndex DataFrame中的每日数据。以下是我正在使用的数据结构的一部分。 import pandas as pd import numpy as np data = {'date': pd.Series(['2016-1-4', '2016-1-4', '201

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R中的因子和时间变量的数据集操作

我有一个关于数据操作的简单问题。考虑下面的数据集： n = c("john","jane","tim","john","jimmy","tim","jane","john","jimmy") s = c("2012-03-21","2013-02-12","2014-01-01","2012-05-21","2010-12-17","2012-01-21","2013-03-12","2013-

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R：用户定义的函数问题与应用

我有2个文件。 “increment.tab” grp increment 1 10 2 25 3 35 4 50 “input.tab” grp pos 1 10 1 14 1 25 2 3 2 20 3 2 3 10 我试图增量适用于 'input.tab' 的2列举例如下： if grp=1, then increment=0 if grp=2, then i

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R：计算矩阵的所有元素的值

我有一个从0到n的值序列的向量，称为seq。我也有两个列输出，每个长度1000从以前运行的数学模型，col1和col2。 col1 col2 0 1 2 3 4 ... n 101 4 _ _ _ _ _ ... _ 250 12 _ _ _ _ _ ... _ 1007 8 _ _ _ _ _ ... _ 我的矩阵中号将具有第一列作为COL1，第二列COL2 。我创建了M，这样我