숫자 열에 대해서만 DF를 부분 집합하는 데 도움이되는이 질문을 발견했습니다. Selecting only numeric columns from a data frame 그러나 나는 숫자 열 PLUS 다른 열을 수행하는 방법을 알아낼 수 없습니다. 나는 시도했다 : nums <- sapply(df, is.numeric)
df <- df[, c(nums, "c
나는이 통계 질문하지 더 희망 ... 내가 인터페이스 있다고 가정하자 : 나는 가장 큰 부분 집합을 찾을 어떻게, 내가 PairValidatables의 큰 배열이있는 경우 지금 public interface PairValidatable<T>
{
public boolean isValidWith(T);
}
을 모든 쌍이 isValidWith 테
확인. 알아. 이것은 오데 스키 과정의 연습입니다. 그러나 나는 며칠 동안 이것에 너무 갇혀있다. def combination(occ: List[(Char,Int)]) : List[List[(Char,Int)]]
예 : 은 입력 세트의 모든 서브 세트를 생성하는 방법을 정의 List(
List(),
List(('a', 1)),
을 부분 집합하여 여러 CSV 추출물을 만들어 수많은 Q &으로 검색하지만,이 문제에 대해 아직 해결책을 못 찾았어요 ... (아래 시도 참조) 나는 각 트랜잭션이 할당 된 트랜잭션 데이터 세트 MAC_trans_sales_members이 고객 ID에, 그리고 각 고객은 코호트에 배정됩니다. join.cohort 열의 '01/2016 ' 4M 고객은 1 엑
수백만 개의 행과 수십 개의 열이있는 거대한 데이터 테이블이 있으므로 성능이 중요한 문제입니다. 이 데이터는 콘텐츠 사이트에 대한 방문을 설명합니다. 각 방문의 가장 초기 (즉, 최소 조회 시간) 히트의 ContentId를 계산하려고합니다. 내가 한 일은 : dt[,.(FirstContentOfVisit=ContentID[ContentID != ""][wh
2 세트가 있습니다. 세트 A에는 난수 세트가 있고 세트 B의 요소는 세트 A의 서브 세트 합계입니다. 예를 들어 , A = [8, 9, 15, 15, 33, 36, 39, 45, 46, 60, 68, 73, 80, 92, 96]
B = [183, 36, 231, 128, 137]
는이 같은 데이터 부분 집합있는 합계 인 수를 찾고 싶어요. S =
두 개의 열 값을 기반으로 한 판다 데이터 프레임의 하위 세트를 만들려고합니다. 이 코드를 시도 : df[df['gold']>0, df['silver']>0, df['bronze']>0]하지만이 작동하지 않았다. 나는 또한 시도했다 : df[(df['gold']>0 and df['silver']>0). 이것 역시 효과가 없었습니다. 다음과 같은 오류가 표시
이전 방문에서 일정 기간 (예 : 10 일) 후에 모든 관찰을 제외하려고하는 웹 세션 데이터가 있습니다. 통과했다. ID, VisitNum 및 이전 방문 이후에 경과 한 일을 나타내는 계산 된 DateDiff가 있습니다. 내 ID는 여러 요인에 영향을 받기 때문에 여러 요인 수준에서 작업 할 수있는 솔루션이 필요합니다. 샘플 데이터 : 제 3 회 방문 이후
두 개의 열에 동시에 데이터 컨디셔닝의 하위 집합을 만들고 싶습니다. 유사 여기에 예를 들면 다음과 같습니다 subsetting data using multiple variables in R : Games People Hoursplayed
goldeneye Michael 5
goldeneye Thatcher 8
golde