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Scala apply 方法调用,因为括号与隐式参数冲突
Cay Horstmann 的书 Scala for the Impressive 中有一段关于 apply 方法的注释 有时 表示法会与另一个 Scala 功能发生冲突 隐式参数 例如 表达式 Bonjour sorted 3 产生错误
scala
apply
implicitparameters
Scala 中的 Apply 和 lambda
我有下面的代码 scala gt val builder new StringBuilder foo bar baz builder StringBuilder foo bar baz scala gt 0 until 5 foreach
scala
Lambda
apply
在 mts 对象上使用 Apply 系列函数
在 mts 对象上使用 apply 或 sapply 会在发送到函数时删除其时间序列属性 我应该如何在 mts 对象中的每个时间序列上应用相同的函数 带有 ts 输入和 ts 输出 并返回它 最好是 mts 我的意思是除了使用 for 循环
r
apply
将多个函数应用于一个向量
我正在寻找一种将多个函数应用于一个向量的选项 我认为这对于逆应用函数来说是一种仁慈 其中一个函数应用于许多向量 或列 有没有办法指定两个或多个函数 例如 min 和 max 并将其应用于向量 与 CathG的评论类似 但没有get v lt
r
apply
通过消除嵌套的 for 循环来改进此代码
R 包corrplot除其他内容外 还包含这个漂亮的功能 cor mtest lt function mat conf level 0 95 mat lt as matrix mat n lt ncol mat p mat lt lowCI
r
forloop
matrix
functionalprogramming
apply
从 n,k 维矩阵数组中减去 n,k 维矩阵
如果我有一个数组A A lt array 0 c 4 3 5 for i in 1 5 set seed i A i lt matrix rnorm 12 4 3 如果我有矩阵 B set seed 6 B lt matrix rnorm
Arrays
r
matrix
apply
Pandas 根据另一列的条件有选择地覆盖列中的值
我有一个带有四列的 pandas 数据框 数据由字符串组成 样本 A B C D 0 2 asicdsada v cVccv u 1 4 ascccaiiidncll v cVccv ccvc u 2 9 sca V c u 3 11 lk
python
pandas
apply
R:在组上应用函数
我希望将函数应用于数据框 然后将该函数的结果存储在数据框中的新列中 这是我的数据框 tradeData 的示例 Login AL Diff a 1 0 a 1 0 a 1 0 a 0 1 a 0 0 a 0 0 a 0 0 a 1 1 a
r
Aggregate
apply
计算一系列 csv 文件的行数
我正在学习 R 教程 并怀疑我必须使用其中一个函数 但我不确定是哪一个 是的 我研究了它们 但在我更加熟悉 R 术语之前 它们非常令人困惑 在我的工作目录中有一个文件夹 specdata Specdata 包含数百个名为 001 csv 3
r
apply
lapply
如何按会计季度分组的日期计算平均值
我有下表 Date Country Class Value 6 1 2010 USA A 45 6 1 2010 Canada A 23 6 1 2010 Brazil B 65 9 1 2010 USA B 47 9 1 2010 Can
r
aggregatefunctions
dataTable
apply
asdate
使用 apply 函数重写循环
我有以下 3 个函数 我想使其更快 我认为应用函数是最好的方法 但我从未使用过应用函数 所以我不知道该怎么做 任何类型的提示 想法和代码片段将不胜感激 n T dt 是全局参数 par 是参数向量 函数 1 是创建 m 1 n 矩阵的函数
r
forloop
recursion
apply
performance
为什么在 Pandas 中使用 apply 时会出现额外的索引
当我使用apply对于 Pandas 中的用户定义函数 看起来 python 正在创建一个附加数组 我怎样才能摆脱它呢 这是我的代码 def fnc group x group C values out x np where x lt 0
python
pandas
apply
多周期持久化、向量化、时间序列python
我有一个包含每日值的 DataFrame 并且我正在使用各种方法来预测未来两周的值 作为一个基础的 天真的预测 我只想简单地说今天的价值是未来两周的最佳预测 例如 的值01 Jan 2012 is 100 那么我想要预测02 Jan 201
python
pandas
NumPy
TimeSeries
apply
在 Pandas Lambda 函数中使用带有多个 if 语句的 Apply
我试图根据数据框中人的大小来推断分类 如下所示 Size 1 80000 2 8000000 3 8000000000 我希望它看起来像这样 Size Classification 1 80000 lt 1m 2 8000000 1 10m
python
pandas
ifstatement
Lambda
apply
Dataframe 根据其他列创建新列
我有一个数据框 df lt data frame a c 1 2 3 4 5 b c 1 20 3 4 50 df a b 1 1 1 2 2 20 3 3 3 4 4 4 5 5 50 我想根据现有列创建一个新列 像这样的事情 if df
r
DataFrame
apply
在具有整数和字符变量的数据框上按行应用 FUN
一个完全基本的问题 如果重复 请原谅我 set seed 1 df lt data frame id c a a b b a a sample 1 10 size 5 replace T b sample 1 10 size 5 repla
r
function
DataFrame
row
apply
如果我的分组变量是一个因素,如何生成按组汇总统计数据?
假设我想获得数据集的一些汇总统计数据mtcars 基础 R 版本 2 12 1 的一部分 下面 我根据汽车的发动机气缸数对汽车进行分组 并取其余变量的每组平均值mtcars gt str mtcars data frame 32 obs o
r
apply
plyr
reshape
R plyr,data.table,应用data.frame的某些列
我正在寻找加速我的代码的方法 我正在调查apply ply方法以及data table 不幸的是 我遇到了问题 这里有一个small样本数据 ids1 lt c 1 1 1 1 2 2 2 2 ids2 lt c 1 2 3 4 1 2 3
r
dataTable
plyr
apply
python pandas:将带有参数的函数应用于一系列
我想将带有参数的函数应用于 python pandas 中的一系列 x my series apply my function more arguments 1 y my series apply my function more argu
python
pandas
apply
将多项回答问题制成表格
想象一下 我有一个问题 有四个选项 受访者可以选择零个或四个选项的任意组合 变量被命名为A B C and D响应存储在 data frame 中 如下所示 set seed 1 dat data frame A sample c 0 1
r
apply
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