我想使用Pandas的df.apply，但只针对特定的行。 以一个示例为例，我想做类似于这样的事情，但实际问题有点更复杂：import pandas as pd import math z = pd.DataFrame({'a':[4.0,5.0,6.0,7.0,8.0],'b':[6.0,...

我尝试了这个：// mod.js var a = 1; this.b = 2; exports.c = 3; // test.js var mod = require('./mod.js'); console.log(mod.a); // undefined console.log(m...

I have a Python Pandas dataframe df: d = [['hello', 1, 'GOOD', 'long.kw'], [1.2, 'chipotle', np.nan, 'bingo'], ['various', np.nan, 3000,...

所以，我有这个函数 - def function(x): x , y = vector return exp(((-x**2/200))-0.5*(y+0.05*(x**2) - 100*0.05)**2) 假设我想在以下点（第一列是x值，第二列是y值）处对其进行评估 ...

我有一个字符串向量。d <- c("Mon","Tues","Wednes","Thurs","Fri","Satur","Sun") 我想要将字符串 "day" 粘贴到向量的每个元素上，类似于这样的方式。week <- apply(d, "day", paste, sep='')

我正在尝试获取一个大数据框中每列的最小/最大值，作为了解我的数据的一部分。我的第一次尝试是： apply(t,2,max,na.rm=1) 它将所有内容都视为字符向量，因为前几列是字符类型。因此，某些数字列的最大值会显示为" -99.5"。 然后我尝试了这个： sapply(t,...

我该如何使用purrr::map实现逐行迭代？ 以下是使用标准逐行应用的方法。df <- data.frame(a = 1:10, b = 11:20, c = 21:30) lst_result <- apply(df, 1, function(x){ ...

我想要使用 df.groupby() 结合 apply() 来对每个组的每一行应用一个函数。 通常我使用以下代码，这通常是有效的（注意，这是没有使用 groupby() 的情况）： df.apply(myFunction, args=(arg1,)) 使用groupby()方法，我尝试...

我使用许多固定宽度的文件（即没有分隔符）需要在 R 中读取。因此，通常需要定义列宽以将字符串解析为变量。我可以使用 read.fwf 无问题地读取数据。但是对于大型文件，这可能需要很长时间。对于最近的一个数据集，读取包含约 500,000 行和 143 个变量的数据集花费了 800 秒钟。se...

如此处所述，JavaScript中一个快速把数组b追加到数组a的方法是a.push.apply(a, b)。 您会注意到对象a使用了两次。实际上我们只需要push函数，b.push.apply(a, b)可以完全达到同样的效果——apply的第一个参数提供了应用函数的this。 我认为直接...