apply

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    跨30个数据帧对一个公共列应用dplyr函数

    我拥有多达30个数据框，并带有一个公共ID列。每个df还有其他colums，但我只是在这里显示ID。 Library DF1 DF2 DF3 ID# ID# ID# .... 1111 1111 1112 .... 2222 1111 3333 .... 3333 3333 3333 .... 4444 2222 4444 ....
    r function dplyr apply anti-join 2017-07-18

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    git diff：失败致命：无法识别的输入

    我有一个包含多个文件差异的差异文件。我希望它适用于当前分支。到目前为止，我已经尝试使用git apply changes.diff，其中fatal: Unrecognized input失败。差异文件如下所示。 #*#*#*DIFFS FOR FILE ./reporting/report/sso_usage_dd_report.rptdesign #*#*#* 74c74 < <pro
    git perl diff apply 2017-07-19

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    Python熊猫For循环

    我想在我的数据框中创建一个列，它将代表另一列中的某些类别计算值。 可以说，我有一个列X，它有不同类型的材料，并且每种类型都有一个价格。现在，我想在每个组的“材质”列的基础上添加一列，指出该特定类型材质的中值。 列将像材料|价格| Median_Prices 帮助我生成列中位价。 Material,Prices,Median _Prices a,12,12.5 a,13,12.5 b,34,3
    python pandas for-loop apply 2017-07-19

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    像嵌入式循环一样运行（或变体）

    我想要做一些像嵌入式循环一样的工作，但使用apply函数，其目标是在移动到我的程序的下一部分之前检查各种条件。 我有两个目的，产品说明的列表，其可以创建如下： test_products <- list(c("dingdong","small","affordable","polished"),c("wingding","medium","cheap","dull"),c("doodad","bi
    r performance apply lapply 2017-07-24

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    列表的Python的熊猫数据框柱，转换列表字符串新列

    我有可以与创建列表的列中的数据框： import pandas as pd lists={1:[[1,2,12,6,'ABC']],2:[[1000,4,'z','a']]} #create test dataframe df=pd.DataFrame.from_dict(lists,orient='index') df=df.rename(columns={0:'lists'}) 数
    python pandas join lambda apply 2017-07-25

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    提高熊猫日期时间操作的性能

    我有一个需要日期操作的大数据集，而且它耗时太长，我想知道是否有其他方法可以提高速度。数据帧看起来像以下： Date, Month 2017-01-01, 0 2017-01-01, 1 2017-01-01, 2 我需要创建另一列，增加了一个月列日期列，所以它看起来像以下： Date, Month, newDate 2017-01-01, 0, 2017-01-01 2017-01-
    python dataframe apply 2017-07-25

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    gradle这个从申请：不使用父脚本目录

    /路径/脚本 foo.gradle apply from: 'bar.gradle' bar.gradle /路/工作 build.gradle apply from: '/path/script/foo.gradle' 错误：bar.gradle是找不到的。 Gradle正在寻找它在当前的工作目录/路径/工作。它应该根据其父脚本的目录解析相对路径。
    gradle apply relative-path 2017-07-25

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    使用R在矩阵中执行像tapply这样的聚合

    我在做矩阵计算时遇到了问题，请您注意一下。 非常感谢您提前！ 我有一个数据帧genderLocation和矩阵测试，它们彼此对应与索引 genderLocation [1：6] scanner_gender cmall_gender wechat_gender scanner_location cmall_location wechat_location 156043 3
    r apply rowwise 2017-07-26

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    熊猫Dataframe.apply（）抛出类型错误提供的参数太多

    我有这样的功能： def function(row,args): array = np.array(row['Revenue'+args[0]:'Revenue'+str(args[1])]).astype(float) if np.mean(array) < (5000/12): return 'XXS' if np.mean(array) < (10000/12):
    python pandas typeerror apply 2017-07-26

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    创建数据框的子集预测和追加到原始文件

    我，使用R 3.3.2。 我想预测机构的得分基于他们在往年的分数不同subrankings。然后，我需要将这些预测分数作为新行添加到原始数据框中。我的输入是一个CSV文件 我想用最小二乘线性模型，发现“LM”和“预测”不正是我需要的。 我知道这一个相当初级的问题，但希望有人能帮助我。请参阅下面的数据和代码，我已经开始使用两种解决方案。 score<-c(63.6, 60.3, 60.4, 53.4
    r loops dataframe append apply 2017-07-27
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