标签: numeric

模式匹配是否可以检测某些东西是否是Numeric？我想做以下事情:

class DoubleWrapper(value: Double) {
  override def equals(o: Any): Boolean = o match {
    case o: Numeric => value == o.toDouble
    case _ => false
  }
  override def hashCode(): Int = value ##
}

但是,当然,这并不真的是因为工作Numeric不是东西,像超Int和Double,这是一个类型类.我也做不了什么,def equals[N: Numeric](o: N)因为o必须Any要符合合同equals.

那么我怎么做而不列出每个已知的Numeric类(包括,我想,用户定义的类我可能都不知道)？

当我尝试将varchar字段转换为double(数字)时,我的查询有问题.我有这个sql语句:

SELECT fullName, CAST(totalBal as numeric(9,2) FROM client_info ORDER BY totalBal DESC

实际上我想以totalBal降序显示值.但由于该字段位于varchar中,因此结果集有时是错误的.当我尝试使用此语句进行查询时,这是结果集:

SELECT fullName, totalBal FROM client_info ORDER BY totalBal DESC 

结果集是:

排序totalBal不正确.所以我决定将varchar转换为数字,以便它可以完美地排序.任何的想法？

我最近遇到了一个问题,每当我读取包含带有值的表的csv文件时,R就会将其读作列表格式而不是数字.因为没有线程为我提供了我的情况的完整答案,一旦我能够运行它,我决定在这里包含对我有用的脚本,希望它对某人有用.在这里,它有一些描述和一些选项,以防你需要它:

(1)从csv文件中读取数据.这里文件没有标题,所以我把F,如果你有一个标题,然后把它改成T.

data <- read.csv("folder_path/data_file.csv", header=F)

(1.a)注意:如果您收到"readTableHeader找到的不完整的最终行"的警告,则表示R未找到文件结束符号.只需在csv文件的末尾添加一个空行,消息就不会再显示.

(2)您可以使用mode命令检查数据是否为列表格式(如果是数字,那么您已完全设置,根本不需要此过程!).

mode(data)

(3)使用数据维度初始化您想要数字格式数据的矩阵(作为NA).

dataNum <- matrix(data = NA, nrow = dim(data)[1], ncol = dim(data)[2])

(4)可选:如果要为列和/或行添加名称,可以使用其中一个选项.

(4a)为列和行添加名称,假设每个名称都有相似的信息,换句话说,您希望名称为col_1,col_2,...和row_1,row_2,...

colnames(dataNum) <- colnames(dataNum, do.NULL = F, prefix = "col_")
rownames(dataNum) <- rownames(dataNum, do.NULL = F, prefix = "row_")

(4b)如果您希望每列和每行都有不同的名称,请改用此选项并手动添加所有名称.

colnames(dataNum) <- c("col_name_1", "col_name_2")
rownames(dataNum) <- c("row_name_1", "row_name_2")

(5)将数据从列表转换为数字形式,并将其放入矩阵dataNum中.

for (i in 1:dim(data)[2]) {
    dataNum[,i] <- c(as.numeric(data[[i]]))
}

(6)您可以使用mode命令检查矩阵是否为数字格式.

mode(dataNum)

(7)可选:如果您想转置矩阵,可以使用以下指令.

dataNum <- t(dataNum)

我有一个包含64个变量的Python函数,我尝试在最小化函数中使用L-BFGS-B方法对其进行优化,但是这种方法非常依赖于初始猜测,并且未能找到全局最小值.

但我喜欢它为变量设置界限的能力.是否存在一种方法/函数来查找全局最小值,同时具有变量的边界？

我在数据框中有一列如下:

COL1
$54,345
$65,231
$76,234

我如何将其转换为:

COL1
54345
65231
76234

我最初尝试的方式是:

df$COL1<-as.numeric(as.character(df$COL1))

这不起作用,因为它说NA被引入.

然后我尝试了这样:

df$COL1<-as.numeric(gsub("\\$","",as.character(df$COL1)))

而这一切都发生了.

有任何想法吗？

在Oracle 10g的SQL查询中,我需要确定字符串是否为数字.我怎样才能做到这一点？

我有一个程序,它以JSON格式读取财务数据并将其插入到SQLite数据库中.问题是当我将它插入SQLite数字列时,它似乎不喜欢小数对象.

我之前发现这个问题已得到解答,但答案已经过时,据我所知,SQLite现在有一种名为numeric的货币数据类型.

现在作为一种解决方法我将十进制值存储为文本,但是可以将其存储为数字吗？我是否坚持将小数转换为字符串的开销,反之亦然,以便进行数据库插入和财务计算？

我知道这是可以检查使用try/catch语句文本框或变量的值是否是数字,但IsNumeric就是这么简单得多.我当前的一个项目需要从文本框中恢复值.不幸的是,它是用C#编写的.

我知道有一种方法可以IsNumeric在Visual C#中启用Visual Basic 函数,方法是添加对Visual Basic的引用,但我不知道它的语法.我需要的是一个清晰简洁的演练,用于IsNumeric在C#中启用该功能.我不打算使用Visual Basic本地的任何其他功能.

我有一个从 JSON 输出创建的数据框，如下所示：

        Total Revenue    Average Revenue    Purchase count    Rate
Date    
Monday  1,304.40 CA$     20.07 CA$          2,345             1.54 %

存储的值作为字符串从 JSON 接收。我在尝试着：

1) 删除条目中的所有字符（例如：CA$ 或 %） 2) 将 rate 和收入列转换为浮点数 3) 将 count 列转换为 int

我尝试执行以下操作：

df[column] = (df[column].str.split()).apply(lambda x: float(x[0]))

它工作正常，除非我有一个昏迷的值（例如：1,465 不起作用而 143 会）。

我尝试使用几个函数来替换“，”为“”等。到目前为止没有任何效果。我总是收到以下错误：

ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'1,304.40'

如何优化数据帧内存占用并找到数字列的最佳（最小）数据类型dtypes。例如：

   A        B    C         D
0  1  1000000  1.1  1.111111
1  2 -1000000  2.1  2.111111

>>> df.dtypes
A      int64
B      int64
C    float64
D    float64

预期结果：

>>> df.dtypes
A       int8
B      int32
C    float32
D    float32
dtype: object