cumsum

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저는 R이 처음이므로 이전에 고객이 주문한 항목을 누적 합계하는 함수를 작성하려고합니다. 스택 오버플로에 대한 코드의 거의 맞는 예제를 이미 찾았지만 필자는 필요에 맞게 수정하지 않습니다. order.id customer.id \t Apples \t Peaches Pears 1001 \t J Car Ltd \t 1 \t 0 \t 0 1002 \

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누적 합계 (누계 포함)

캘리포니아의 공립학교 개학 및 개강 날짜가있는 데이터가 있습니다. 질문 하단에 here 또는 dput()을 사용할 수 있습니다. 데이터에는 또한 학교 유형 및 학교 위치가 나열되어 있습니다. 학교 유형뿐만 아니라 학교 폐쇄도 고려한 누적 합계 열을 작성하려고합니다.는 # open charter schools pubschls$open_chart <- ife

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I가 같은 데이터 프레임이

조건 판다에 누계베이스 재설정 customer spend hurdle A 20 50 A 31 50 A 20 50 B 50 100 B 51 100 B 30 100 제가 동일한 고객에 기반을 재설정하는 누적 추가적인 열을 계산할을 때 누적 합계 크거나 장애물 같 다음과 같이 : customer spend hurdl

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R의 윈도우 기능 : 디버깅 cumsum

이것은 사소한 일일 수 있지만 특별한 경우가있어서 커뮤니티와 검증 할 생각입니다. 나는 다음과 같은 치수 $의 PID를 데이터 프레임을 가지고 : NUM 그룹 $ : CHR $ 상태 : df <- tibble::tribble( ~pid, ~group,~status, 12, "g1", 1, 12, "g2", 0, 18, "g

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누락 값이있는 Cumsum 테이블

dt <- data.table(Name =c("A","A","A","A","B","B","B","B","B"), Number = c(1,3,3,4, 4, 1,1,5,8)) 이 방법으로 cumsum 테이블을 만들었습니다. library(matrixStats) tbl <- round(prop.table(table(dt), 1) * 100, 3

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그룹화 된 Cumsum 테이블

성별과 국가별로 Cumsum 테이블을 그룹화하려면 어떻게해야합니까? Gender = sample(c('male', 'female'), 100, replace=TRUE) State = sample(c('CA', 'WA', 'NV', 'OR', "AZ"), 100, replace=TRUE) Number = sample(1:8, size=100, replac

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일부 행을 제외한 Cumsum

다음에 링크 된 질문이 있습니다. Cumsum excluding current value 특정 customer.id를 제외하고 cumsum을 적용하는 방법? 예를 들어 : order.id customer.id Apples Peaches Pears 1001 J Car Ltd 1 0 0 1002 Som Comp 1 2 0 1005 Rich

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Python Pandas가 재설정시 합계를 실행 중입니다.

다음 작업을 수행하고 싶습니다. 2 열 (좋고 나쁨)을 감안할 때 두 열에 대한 행을 누적으로 대체하고 싶습니다. 다음은 원하는 데이터 프레임과 함께 현재 데이터 프레임의 예제입니다. 편집 : 내 의도가 무엇인지 추가해야합니다. 연속 변수를 입력으로 사용하여 binned (이 경우 20) 변수를 동일하게 만들기 위해 노력하고 있습니다. 나는 pandas c

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범위의 합을 기준으로 ID 범위를 정하십시오.

r에 정통하지 않으므로 간단한 문제인지 여부를 모릅니다. 전체 합계의 60 % (또는 대략)를 구성하는 값의 합계를 기반으로 ID 범위를 만들려고합니다. 여기에 데이터 프레임이 있습니다. 내가 처음 ID로 DF를 정렬 한 후 확인 것이라고 DF ID Val 98 2 98 1 98 4 3 11 3 6 3 8 3 1 24 3 2

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R에서 벡터의 각 3 개 값이

임 예를 들어, 어떤 벡터의 축적 summatory을하고 축적 각 3 개 값을 얻기 위해 노력 cumsum 만들려면 : = a: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 b하면의 합계를 누적를 각 3 개의 값을 b = 3 6 9 12 15