在心理学和相关学科中，我们经常有大量的变量名称对，附加“_T1”或“_T3”来表示时间点。
我想从每行带有附录“_T3”的列中减去带有附录“_T1”的列，根据每个变量对为每行（即参与者）创建一个新列（即差异分数）。
更喜欢 dplyr 解决方案，但一切都会发生。
对于我在第一篇文章中严重违反任何行为准则，我深表歉意。
我想将字符串转换为长整型。但我发现了 4 种不同的方法来归档该提案。
Long.getLong(s) - 确定具有指定名称的系统属性的长整型值。
Long.valueOf(s) - 返回保存指定 String 值的 Long 对象
Long.parseLong(s) - 将字符串参数解析为带符号的十进制长整型。
new Long(s) - 构造一个新分配的 Long 对象，表示 String 参数指示的 long 值
除此之外，“parseLong()”返回一个 long 值，其他 3 个返回 Long 对象。它们之间有什么区别，它们的最佳使用情况是什么？（何时使用它们），哪一种性能更好？
提前致谢。
这给了我 "valueOf(s)" 和 "new Long(s)" 之间的区别，并且还发现了"valueOf(s)" 和 "Long.parseLong(s)" 之间的区别。
但我仍然不明白 Long.getLong(s) 的用途。“确定具有指定名称的系统属性的长值”是什么意思？
您好，我有以下格式的数据：
A B
0 2 1
1 2 1
2 2 4
3 2 4
4 3 5
5 3 5
6 3 6
7 3 6
我想计算索引 0 和所有其他索引之间的绝对差之和。这意味着我将计算每一列的差异。取绝对值并对这些值求和。我想创建一个“C”列，如下所示：
A B C
0 2 1 0
1 2 1 0
2 2 4 3
3 2 4 3
4 3 5 5
5 3 5 5
6 3 6 6
7 3 6 6
例如，在索引 7 处，计算按以下方式完成：
索引 7[C] = ABS(索引 0[A]- 索引 7[A]) + ABS(索引 0[B] - 索引 …
我有一个看起来像的熊猫数据框。
time value group
0 1 12 1
1 2 14 1
2 3 15 2
3 4 15 1
4 5 18 2
5 6 20 1
6 7 19 2
7 8 24 2
我知道想要计算第 1 组和第 2 组之间的最新值的差值。即在每一行中，我想查看组 1 和组 2 的最新值，并计算组 1 的值 - 组 2 的值。
在示例中，输出应类似于
time value group diff
0 1 12 1 0
1 2 14 1 0
2 3 15 2 -1
3 4 15 1 0
4 5 18 2 …我有一个数据框df
ID scores
1 2.1
2 1.3
3 -1
4 -3
5 2.4
scores我有兴趣计算一个差异矩阵，其中包含该列中每个元素与同一列中每个元素（包括其自身）的差异。
我想要的输出是这样的：
1 2 3 4 5
1 0 0.8 3.1 5.1 -0.3
2 -0.8 0 2.3 4.3 -1.1
3 -3.1 -2.3 0 2 -3.4
4 -5.1 -4.3 -2 0 -5.4
5 0.3 1.1 3.4 5.4 0
以下帖子相关，但要求以另一种方式计算差异查找列表元素所有可能方式的差异
有没有一种简单的方法来实现此输出，也许通过使用dplyr或某些内置函数？非常感谢任何帮助或指导！
我想确定两个日期/时间字段之间的天数:开始和停止,但不包括周末天数.
因此,如果Start =让我们说星期五的某个日期而停止=下一个星期一=>差异是两个
我将不胜感激任何帮助
PS:我发现了这个:http://www.breakingpar.com/bkp/home.nsf/0/87256B280015193F87256AFA0078F418
有用!我知道问管理员是否应该打开这个问题或者只是删除它.非常感谢!
我需要知道两个子结构之间的内存距离
(&my_type.a - &my_tape.b.c)
结果的类型是什么？我需要把它投射出来(signed int),所以显然它是别的东西.
Date currentDate=new Date();
DateFormat formatter=new SimpleDateFormat("dd-MM-yyyy");;
Date date =(Date)formatter.parse(birthDate); //birthDate is a String, in format dd-MM-yyyy
long diff = currentDate.getTime() - date.getTime();
long d=(1000*60*60*24*365);
long years = Math.round(diff / d);
age=(int) years;
年龄的价值没有正确回归.我究竟做错了什么？
Enter your birthdate: (in format dd-MM-yyyy)
25-07-1992
Current Date: Tue Apr 21 14:05:19 IST 2015
Birthday: Sat Jul 25 00:00:00 IST 1992
Output: Age is: 487
我正在编写timediff函数来计算2给出日期时间之间的时间(秒)差异
def timediff(time1, time2):
timeformat = '%d%b%Y:%H:%M:%S'
#time1="01MAR2016:07:11:53"
#time2="01MAR2016:16:28:38"
try:
date_object1 = datetime.strptime(time1, timeformat)
date_object2 = datetime.strptime(time2, timeformat)
except ValueError:
print "time1 format: " + repr(time1)
print "time2 format: " + repr(time2)
raise
return abs((date_object2 - date_object1).seconds)
似乎没有把"月,日,年"计算在内.如果它处于相同的"月,日,年",它给出正确的计算
>>> t1="01MAR2016:07:11:53"
>>> t2="01MAR2016:16:28:38"
>>> timediff(t1, t2)
33405
但是对于不同的"月,日,年",它给出了错误的答案.这只计算时差~18小时(约为65k秒)
>>> t1="02APR2016:06:43:51"
>>> t2="06APR2016:00:58:03"
>>> timediff(t1, t2)
65652
或24小时不同,它给出0
>>> t1="01MAR2016:07:11:53"
>>> t2="02MAR2016:07:11:53"
>>> timediff(t1, t2)
0
datetime采用我给出的时间格式
>>> t1="01MAR2016:07:11:53"
>>> t2="02MAR2016:07:11:53"
>>> datetime.strptime(t1, timeformat)
datetime.datetime(2016, 3, 1, 7, 11, 53)
>>> datetime.strptime(t2, …我有两个不同大小的数据帧(df1nad df2).我想从df1存储在其中的所有行中删除df2.
所以如果我df2等于:
A B
0 wer 6
1 tyu 7
并且df1等于:
A B C
0 qwe 5 a
1 wer 6 s
2 wer 6 d
3 rty 9 f
4 tyu 7 g
5 tyu 7 h
6 tyu 7 j
7 iop 1 k
最终结果应如下:
A B C
0 qwe 5 a
1 rty 9 f
2 iop 1 k
我能够通过使用for循环实现我的目标,但我想知道是否有更好,更优雅和有效的方式来执行此类操作.
以下是我在需要时编写的代码:将pandas导入为pd
df1 = pd.DataFrame({'A' : …