标签: data-manipulation

我有一个包含对象和数组的嵌套数据结构.如何提取信息,即访问特定或多个值(或键)？

例如:

var data = {
    code: 42,
    items: [{
        id: 1,
        name: 'foo'
    }, {
        id: 2,
        name: 'bar'
    }]
};

我怎么能访问name第二项items？

我有一个数据框如下:

+-----+-------+
|  V1 |  V2   |
+-----+-------+
|  1  | a,b,c |
|  2  | a,c   |
|  3  | b,d   |
|  4  | e,f   |
|  .  | .     |
+-----+-------+

每个字母表都是用逗号分隔的字符.我想在每个逗号上拆分V2并将拆分字符串作为新行插入.例如,所需的输出将是:

+----+----+
| V1 | V2 |
+----+----+
|  1 |  a |
|  1 |  b |
|  1 |  c |
|  2 |  a |
|  2 |  c |
|  3 |  b |
|  3 |  d |
|  4 | …

给定n个对象的数组,假设它是一个字符串数组,它具有以下值:

foo[0] = "a";
foo[1] = "cc";
foo[2] = "a";
foo[3] = "dd";

如何删除/删除数组中等于"a"的所有字符串/对象？

我想通过使用该map()函数来过滤项目数组.这是一段代码:

var filteredItems = items.map(function(item)
{
    if( ...some condition... )
    {
        return item;
    }
});

问题是过滤掉的项目仍然使用数组中的空间,我想完全消除它们.

任何的想法？

编辑:谢谢,我忘了filter(),我想要的实际上是filter()一个map().

EDIT2:感谢您指出map()并且filter()并未在所有浏览器中实现,尽管我的特定代码并不打算在浏览器中运行.

我正在尝试从github读取一个CSV到R:

latent.growth.data <- read.csv("https://github.com/aronlindberg/latent_growth_classes/blob/master/LGC_data.csv")

但是,这给了我:

Error in file(file, "rt") : cannot open the connection
In addition: Warning message:
In file(file, "rt") : unsupported URL scheme

我试过?read.csv,?download.file,getURL(只有返回奇怪的HTML),以及在数据导入手册,但仍然无法知道如何使它发挥作用.

我究竟做错了什么？

我有一个这样的列表:

    x = list(a = 1:4, b = 3:10, c = NULL)
    x
    #$a
    #[1] 1 2 3 4
    #
    #$b
    #[1]  3  4  5  6  7  8  9 10
    #
    #$c
    #NULL

我想提取所有非null的元素.如何才能做到这一点？谢谢.

使用arrange函数dplyr,我们可以按升序或降序排列行.想知道如何按自定义顺序排列行.请参阅MWE.

Reg <- rep(LETTERS[1:3], each = 2)
Res <- rep(c("Urban", "Rural"), times = 3)
set.seed(12345)
Pop <- rpois(n = 6, lambda = 500000)
df <- data.frame(Reg, Res, Pop)

df
   Reg   Res    Pop
1    A Urban 500414
2    A Rural 500501
3    B Urban 499922
4    B Rural 500016
5    C Urban 501638
6    C Rural 499274

df %>%
  arrange()

期望的输出

   Reg   Res    Pop
5    C Urban 501638
6    C Rural 499274
1    A Urban 500414
2 …

比方说,我有这样的数据:

data <- c(1,2,3,4,5,6,NaN,5,9,NaN,23,9)
attr(data,"dim") <- c(6,2)
data

     [,1] [,2]
[1,]    1  NaN
[2,]    2    5
[3,]    3    9
[4,]    4  NaN
[5,]    5   23
[6,]    6    9

现在我想要删除其中包含NaN值的行:第1行和第4行.但我不知道这些行在哪里,如果它是100.000+行的数据集,所以我需要找到它们的函数并删除完整的一行.

任何人都能指出我正确的方向吗？

我正在尝试将列分组并计算另一列上的值计数.

import pandas as pd
dftest = pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2], 
               'Amt':[20,20,20,30,30,30,30,40, 40,10, 10, 40,40,40]})

print(dftest)

dftest看起来像

    A  Amt
0   1   20
1   1   20
2   1   20
3   1   30
4   1   30
5   1   30
6   1   30
7   1   40
8   1   40
9   2   10
10  2   10
11  2   40
12  2   40
13  2   40

执行分组

grouper = dftest.groupby('A')
df_grouped = grouper['Amt'].value_counts()

这使

   A  Amt
1  30     4
   20     3
   40     2
2  40     3
   10     2 …

所以基本上用户从扫描仪输入中输入一个序列. 12, 3, 4等
它可以是任何长的长度并且它必须是整数.
我想将字符串输入转换为整数数组.
所以int[0]会12,int[1]也会3,等等

任何提示和想法？我正在考虑实现if charat(i) == ','获取前一个数字并将它们解析在一起并将其应用于数组中当前可用的插槽.但我不太确定如何编码.