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从R中的字符串中匹配提取国家名称
我一直在从网站上抓取评论数据 在此过程中 我能够获取包含用户名 评论数量 评论日期和国家 地区信息的字符串向量 它们看起来大致是这样的 raw lt c Anna 1025 North Carolina USA DEC 20 2017 Ja
r
webscraping
dplyr
stringr
dataprocessing
是否有更快的方法根据条件更新数据框列值?
我正在尝试处理数据框 这包括创建新列并根据其他列中的值更新其值 更具体地说 我有一个预定义的 源 我想对其进行分类 该来源可以分为三个不同的类别 source dtp source dtot 和 source cash 我想向数据框中添加三
python
pandas
DataFrame
dataprocessing
在 Python Pandas Dataframe 中动态添加列的数据处理
我有以下问题 假设这是我的 CSV id f1 f2 f3 1 4 5 5 1 3 1 0 1 7 4 4 1 4 3 1 1 1 4 6 2 2 6 0 所以 我有可以按 id 分组的行 我想创建一个如下所示的 csv 作为输出 f1 f
python
pandas
DataFrame
dataprocessing
重新网格化锯齿状测试数据
背景 我有 4 组有刷直流电机的数据全部来自同一实验 扭矩与速度 T 与 w 扭矩与效率 T 与 n 扭矩与输入功率 T 与 Pin 扭矩与输出功率 T 与 Pout 然而 每个数据集都有 第一个和最后一个数据对的 x 值略有不同 每个数据
python
interpolation
dataprocessing
Apache NiFi:使用映射值将列添加到 csv
使用 GetFile 处理器将 csv 导入 NiFi 工作流程 我有一列由 id 组成 每个id代表一个特定的字符串 大约有3个id 例如 如果我的 csv 包含 name age id John 10 Y Jake 55 N Finn
apachenifi
dataprocessing
格式化大型 JSON 文件的最佳方法? (~30 MB)
我需要格式化一个大的 JSON 文件以提高可读性 但我找到的每个资源 主要是在线 都不处理 1 2 MB 以上的数据 我需要格式化大约 30 MB 有什么方法可以做到这一点 或者有什么方法可以编写代码来做到这一点 使用 python gt
json
dataprocessing
CKEditor - 使用数据处理器删除脚本标签
我对 CKEditor 还很陌生 两天前开始使用它 而且我仍在与一些配置作斗争 例如从编辑器中删除标签 例如 如果用户在源模式下键入以下内容 我想将其删除 查看文档 我发现这可以使用 HTML 过滤器来完成 我这样定义了它 但它不起作用 v
javascript
ckeditor
dataprocessing
我应该如何使用 pandas 处理时间序列数据中的重复时间?
我从 API 调用返回以下内容作为更大数据集的一部分 时间 datetime datetime 2017 5 21 18 18 1 tzinfo tzutc 价格 0 052600 时间 datetime datetime 2017 5 2
python
pandas
TimeSeries
dataprocessing
JAVA 中列表上的聚合函数
我有一个 Java 对象列表 我需要应用聚合函数 例如在数据库上进行选择 来减少它 注意 数据是根据多个数据库和服务调用计算得出的 我期望有数千行 并且每次执行每行始终具有相同数量的 单元格 该数量在执行之间会发生变化 Samples 如果
Java
database
MapReduce
dataprocessing
使用 Pandas 从 CSV 读取整数时如何优雅地回退到“NaN”值?
使用时read csv对于 Pandas 如果我想要将给定的列转换为类型 格式错误的值将中断整个操作 而不会指示有问题的值 例如 运行如下内容 import pandas as pd import numpy as np df pd rea
python
csv
pandas
dataprocessing
Python Pandas 用相反的符号替换值
我正在尝试 清理 一些数据 我的价值观是负面的 但它们不可能是负面的 我想将所有负值替换为相应的正值 A B C 1 9 0 2 Hello 1 2 0 3 World 我希望这成为 A B C 1 9 0 2 Hello 1 2 0 3
python
pandas
dataprocessing
Google数据融合执行错误“INVALID_ARGUMENT:'DISKS_TOTAL_GB'配额不足。请求3000.0,可用2048.0。”
我正在尝试使用 Google Data Fusion 免费版本将简单的 CSV 文件从 GCS 加载到 BQ 管道因错误而失败 它读着 com google api gax rpc InvalidArgumentException io g
在实践中(而非理论上),小批量与实时流有什么区别?
在实践中 而非理论上 小批量与实时流有什么区别 从理论上讲 我理解迷你批次是在给定时间范围内进行批处理的东西 而实时流更像是在数据到达时执行某些操作 但我最大的问题是为什么不使用带有 epsilon 时间范围 例如一毫秒 的迷你批次或者我想
我可以将层归一化与 CNN 结合使用吗?
我发现层归一化是比批量归一化更现代的归一化方法 并且在 Tensorflow 中编码非常简单 但我认为层归一化是为 RNN 设计的 批量归一化是为 CNN 设计的 我可以使用 CNN 的层归一化来处理图像分类任务吗 选择批量归一化或层的标准
用因子替换一定范围内的数字[重复]
这个问题在这里已经有答案了 给定一个由一系列整数 年龄 组成的数据帧列 我想将整数范围转换为序数变量 我当前的代码不起作用 我该怎么做 df lt read table http dl dropbox com u 822467 df csv
r
dataprocessing
rfactor
从数据框中删除仅包含 0 或仅包含单个 0 的行
我正在尝试在 R 中创建一个函数 该函数允许我根据行是否包含带有零的单列来过滤数据集 此外 有时我只想删除所有列中为零的行 另外 这就是有趣的地方 并非所有列都包含数字 并且列数可能会有所不同 我尝试将一些数据与我想要获得的结果粘贴到此处
r
Filtering
Bioinformatics
dataprocessing
什么是“file_like_object”,什么是“文件”; pickle.load() 和 pickle.loads()
我正在弄清楚两者之间的差异pickle load and pickle loads 有人说那是什么样的物体pickle load 进程是 file like object 但是 pickle loads 对应于 文件对象 您选择使用哪个函数
python
pickle
dataprocessing