aggregate

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    複数の列の列に対してpandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.agg関数を使用して算術演算を行うことができれば興味があります。例:列「C」でグループ化された列0の手段とカラム1との違いを: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5, 3))

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    1答えて

    私はRに新しく、Rでの試験の準備を1週間で行うことを試みています。 宿題に関する質問のうち、私は可能な限り多くの方法で1つの問題を解決しようとしています。時間制約の厳しいコーディング試験では、より多くのツールを用意するのが便利です。 問題は次のとおりです。私のデータセットでは、「ckm_nodes.csv」 変数適用日は 医師は、医師がそれを処方し始めなかった場合は11月1953年から数えて、テト

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    2答えて

    私のデータセットはthat のように見えます。同じ学校タイプが同じ地区にあることがわかります。変数を持つデータセットで終わるための方法があれば、私が見たいのは何 は次のとおりです。 -School_name -total_this年=同じ町内の和のためのno_of_grads_this_year - total_last_year =同じ近隣についてno_of_grads_last_yearを合計

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    私は、多数の列を持つ非常に大きなデータセットを持っています。私はこのデータを集約し、各列のセットごとに異なる機能を実行する必要があります。私は多くの列を持っているので、集計の各列で使用する各関数を手動で指定するのは面倒です。私はdata.tableと集計する方法について多くの記事を読んだことがありますが、この状況を処理するものはありません。 例 はmpgデータセットで作業をします。私はcylとtr

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    2答えて

    特定の行の値に応じて、グループ化されたdplyr tibble内の列の名前を変更するにはどうすればよいですか?次の図は、私のチブルがどのように見えるか、そして操作後のチューブルの見方を示しています。 私は、次のコードを試してみましたが、「名前」欄から柔軟に新しい列名を述べることができるのカラム名の変更機能を記述するために管理していませんでした。 library(dplyr) df <- dat

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    は、私が過去24時間のドキュメント、1時間の間隔でSingle Docにおける温度の平均をしたいので、私は最後

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    多次元キューブの経験はあまりありませんが、SQLと表形式のモデリングは私のことです。 期間(月)に亘って合計が計算された数値を作成しようとしています。問題は、この「期間」ディメンションに「期首残高」カテゴリがあるため、従来の日付ディメンションを使用していないことです。これは顧客によって設定された要件です。 [Dim Period]テーブルはかなりシンプルですが、201800から始まり201812に

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    3答えて

    私は10の列を持つデータフレームを持っています。最初の列はPOSIXIt形式の日付に属し、日付と時刻も含まれます。最後の9列は変数に属します。データは以下で見ることができます。 str(combined) 'data.frame': 60118 obs. of 10 variables: $ date: POSIXlt, format: "2014-02-19 23:50:0

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    1答えて

    週ごとに値を合計したい。時には、最初の週または最後の週は7日未満になります。下の例では、データは2016-01-01で始まりますが、その週のフロア日付は2015-12-27です。したがって、週合計は7日ではなく2日に基づいています。私はこの行動が完全に論理的であることを理解していますが、最初と最後の週(データの7日未満で構成されているかもしれません)はプロットに低い値として表示されません。 どうす

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    2答えて

    私は、異なる文書値の合計の$ avgを行うことができるかどうかを知りたいと思います。マイドキュメントの構造は以下の通りです:3による「reg.hi」、「REG:私は乗算する必要がある各文書の { "_id" : ObjectId("5a2c64237a651d3cc2dc2da1"), "time" : 1510193369104, "date" : ISODate(