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R语言dataframe索引取值
2024-10-25
R语言dataframe的常用操作总结
前言:近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame,现对data.frame常用操作进行总结,其中函数大部分来自dplyr包,该包由Hadley Wickham所作,主要用于数据的清洗和整理. 一.创建 data.frame创建较为容易,调用data.frame函数即可.本文创建一个关于学生成绩的数据框,接下来大部分操作都对该数据框进行,其中学生成绩随机产生 > library(dplyr) #导入dplyr包 > options(digits = 0) #保留整数 >
R语言中的特殊值 NA NULL NaN Inf
这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available 表示缺失值 用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容 用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值 用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大 用 is.finite() is.infinite() 来判断是否为无穷大数
C语言:整数取值范转及溢出
short.int.long 是C语言中常用的三种整数类型,分别称为短整型.整型.长整型.在现代操作系统中,short.int.long 的长度分别是 2.4.4 或者 8,它们只能存储有限的数值,当数值过大或者过小时,超出的部分会被直接截掉,数值就不能正确存储了,我们将这种现象称为溢出(Overflow).溢出的简单理解就是,向木桶里面倒入了过量的水,木桶盛不了了,水就流出来了.要想知道数值什么时候溢出,就得先知道各种整数类型的取值范围. 无符号数的取值范围 计算无符号数(unsigned 类
C语言中数据类型取值范围的计算的理解与总结
c语言中,数据类型有short,int,long,char,float,double,然后除了浮点型只有 有符号数(signed)外,其他的数据类型都分为有符号(signed)和无符号(unsigned).这些数据类型都有一个取值范围,下面我就通过char类型来表达我对数据类型取值范围的计算的理解. 大家都知道 char 类型是1个字节=8个二进制位,其取值范围是:-2^7~2^7-1:那么这个取值范围是怎么计算得来的呢,首先我们说说,在计算机中,一个变量的最高位表示符号位,规定0代表整数,1代
从C语言的整数取值范围说开去
在ILP32中, char, short, int, long, long long, pointer分别占1, 2, 4, 4, 8, 4个字节,在 LP64中, char, short, int, long, long long, pointer分别占1, 2, 4, 8, 8, 8个字节,无论是在ILP32中还是LP64中, long long总是占8个字节,下面给出简单的C代码实现表征出整数的取值范围先. o foo.c #include <stdio.h> /** * The siz
R语言删除不规范的值(或NA)
在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号"?",为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉. 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 > data<- read.csv('breast_cancer.csv'); > which(data$x6=="?") [1] 24 41 140 146 159 16
R 语言DataFrame 排序
Sort:dd <- data.frame(b = factor(c("Hi","Med","Hi","Low"), levels = c("Low","Med","Hi"), ordered = TRUE), x = c("A","D","A","C"), y = c(8,3,9,
C语言各种数据类型取值范围
速查表: char -128 ~ +127 1Byte -2^7 ~ 2^7-1 unsigned char 0 ~ 255 1Byte 0 ~ 2^8-1 short -32767 ~ + 32768 2 Bytes -2^15 ~ 2^15-1 unsigned short 0 ~ 65536 2 Bytes 0 ~ 2^16-1 int/long -2147483648 ~ +2147483647 4 Bytes -2^31 ~ 2^31-1 unsigned int/long 0
R语言 一个向量的值分派给另一个向量
group = sample(seq(1,10),size = 20,replace = T) #这20个组分别属于1,...,10 v = rnorm(length(unique(group)),0,1) 对组1,...,10分别分别赋值 vj = v[group] 把值分配到每个组
pandas取值
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/24 15:03 # @Author : zhang chao # @File : s.py from scipy import linalg as lg #按标签选择 #通过标签选择多轴 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(', periods=6) df = pd.DataFrame
python迭代器-迭代器取值-for循环-生成器-yield-生成器表达式-常用内置方法-面向过程编程-05
迭代器 迭代器 迭代: # 更新换代(其实也是重复)的过程,每一次的迭代都必须基于上一次的结果(上一次与这一次之间必须是有关系的) 迭代器: # 迭代取值的工具 为什么用迭代器: # 迭代器提供了一种可以不依赖索引取值的方式 # 会一直打印0,记得停止 # n = 0 # while True: # print(n) # 重复 + 每次迭代都是基于上一次的结果而来的 l = [1, 2, 3, 4, 5] s = 'hello' n = 0 while n < len(s): print(s[n
R语言学习笔记:小试R环境
买了三本R语言的书,同时使用来学习R语言,粗略翻下来感觉第一本最好: <R语言编程艺术>The Art of R Programming <R语言初学者使用>A Beginner’s Guide to R <R语言实战>R in Action 一句话简介R语言:R是一种用于数据处理和统计分析的脚本语言,它受到由AT&T实验室开发的统计语言S(Statistics)的启发,且基本上兼容于S语言. 下载并安装R 从google中搜索R,第一个搜索结果就是R语言的网站
php 数组定义、取值和遍历
<?php //常用函数 //生成随机数 //echo rand(1,10); //两个参数来确定随机数的范围 //日期时间函数 //var_dump(time()); //取当前时间的UNIX时间戳 //date_default_timezone_set('PRC'); //echo date("Y-m-d H:i:s",time());//格式化日期时间戳 //echo date("Y-m-d H:i:s");//省掉第2个参数获取当前时间 //数组 //
美团外卖商家获取订单-signToken取值
需要抓取美团历史订单,请联系QQ:858-048-581所需工具: findller chrome 获取外卖历史订单地址为: http://e.waimai.meituan.com/v2/order/history/r/query?getNewVo=1&wmOrderPayType=2&wmOrderStatus=-2&sortField=1&startDate=2017-05-30&endDate=2017-05-30&lastLabel=&nex
2.RF中scalar,list和dict变量的定义和取值
$:定义scalar变量:@定义list变量:&定义dict变量: $还用来取值,包含scalar, list和dict变量,如下example所示 1.定义scalar变量:set variable 运行结果: 20180524 10:56:48.561 : INFO : ${var1} = robot 20180524 10:56:48.562 : INFO : robot scalar 索引 切片取值 (1)${scalar[索引下标]} 运行结果: 20190725 17:11:3
list列表操作(创建、增加、删除、取值)
list ####(一)列表的创建[].追加(append,extend,insert).删除(remove.del.poop).修改 ##创建一个空列表.一个字符串列表.一个数字列表 lis0 = [] lis1 = ['append','extend','insert'] lis2 = ['remove','del','pop'] ##向列表中添加元素 #1.整体作为一个元素添加到列表中 lis0.append(lis1) print(lis0) ''' [['append', 'exten
r语言与dataframe
什么是DataFrame 引用 r-tutor上的定义: DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量. 没错,DataFrame就是类似于Excel表格和MySQL数据库一样是一个结构化的数据体.而这种结构化的数据体是当代数据流编程中的中流砥柱,几乎所有先进算法的载体都是DataFrame,比如现在我们耳熟能详的逻辑回归算法.贝叶斯算法.支持向量机算法.XGBoost算法等等都建立在这个数据流编程的基础之上,我们可以在R.Python.Scala
R 语言的Dataframe常用操作
上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAs
(9)模板层 - templates(模板语言、语法、取值、过滤器、变量的使用)
django的模板语言:DTL 模板语言的变量传入 这个是标签 {{ 变量名 }} {{ 变量名 }} #模板语言的替换可以在模板中的任意位置生效 PS:通过 . 可以做深度查询 模板语言的过滤器 #add就是一个过滤器 { 变量名 | add:number} #number就是数字,相当于把变量加数字,-number就是减法 PS:模板中不支持变量的运算,所以用过滤器可以做到运算的效果 python中的变量传入模板中 模板语言的替换:把python中的变量替换到模板中的指定位置 ur
萌新学习Python爬取B站弹幕+R语言分词demo说明
代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11578.html 一.写在前面 之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍,于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云,因此有了这样一个简单的尝试,从搭建环境到跑通demo,不懂语法,不知含义,装好环境,查到API,跑通Demo,就是目标!纯零基础萌新! 关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步 二.Python爬取B站弹幕 环境说明 windows8.1 x64+python3.6+scrapy1.4 参考文档: scr
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