目标:从以下列表中更改全局环境中所有数据框的列名称
全球环境中的人名
所以.
0)列名是:
colnames = c("USAF","WBAN","YR--MODAHRMN")
1)我有以下data.frames:df1,df2.
2)我把它们放在一个清单中:
dfList <- list(df1,df2)
3)循环列表:
for (df in dfList){
colnames(df)=colnames
}
但是这会创建一个带有我需要的列名的新df,它不会更改df1,df2中的原始列名.为什么？可以提供解决方案吗？谢谢
可以像:
lapply(dfList, function(x) {colnames(dfList)=colnames})
工作？
我有删除重复项的问题.我的程序基于一个生成元组(x,y)的循环,然后将其用作图中的节点.节点的最终数组/矩阵是:
[[ 1. 1. ]
[ 1.12273268 1.15322175]
[..........etc..........]
[ 0.94120695 0.77802849]
**[ 0.84301344 0.91660517]**
[ 0.93096269 1.21383287]
**[ 0.84301344 0.91660517]**
[ 0.75506418 1.0798641 ]]
数组的长度是22.现在,我需要删除重复的条目(参见**).所以我用过:
def urows(array):
df = pandas.DataFrame(array)
df.drop_duplicates(take_last=True)
return df.drop_duplicates(take_last=True).values
很棒,但我仍然得到:
0 1
0 1.000000 1.000000
....... etc...........
17 1.039400 1.030320
18 0.941207 0.778028
**19 0.843013 0.916605**
20 0.930963 1.213833
**21 0.843013 0.916605**
因此删除重复项不会删除任何内容.我测试看看节点实际上是否相同,我得到:
print urows(total_nodes)[19,:]
---> [ 0.84301344 0.91660517]
print urows(total_nodes)[21,:]
---> [ 0.84301344 0.91660517]
print urows(total_nodes)[12,:] - urows(total_nodes)[13,:]
---> [ 0. 0.]
为什么不工作？如何删除那些重复的值???
还有一个问题.... …
计算排列数的最快方法是什么？我有以下问题:
首先我有这个:
ncombos = itertools.combinations_with_replacement(['a1', 'a2', 'a3'], years*n)
('a1', 'a1', 'a1')
('a1', 'a1', 'a2')
('a1', 'a1', 'a3')
('a1', 'a2', 'a2')
.... etc.....
('a3', 'a3', 'a3')
目的是遍历每一个并计算每个人拥有的排列数,并用这些值构造一个数组.我用这个实现了:
nodes = np.ones(len(leafs)); i=0 #This will store the number of permutations
for j in ncombos:
nodes[i] =len(list(set(itertools.permutations(np.asanyarray(j), n))))
i = i+1
np.asanyarray(j)将('a1','a1','a1')转换为正式['a1','a1','a1'],这需要排列()才能工作.集擦除了相同的排列.列表列出了这个.len计算我可以使用a1,a1,a1进行多少排列.
所以基本上我想要的只是计算排列的数量...但是我的代码非常!!! 慢 !谢谢!
给定一个数组a=['a','b','c'],如何在没有重复的情况下返回数组的笛卡尔积.例:
[['a', 'a' , 'a' ,'a']
['a', 'a' , 'a' ,'b']
['a', 'a' , 'a' ,'c']
['a', 'a' , 'b' ,'b']
['a', 'a' , 'b' ,'c']
['a', 'a' , 'c' ,'c']
...etc..]
下面如何在Python中生成列表的所有排列,我试过:
print list(itertools.permutations(['a', 'b' , 'c'], 4))
[]
print list(itertools.product(['a', 'b' , 'c'], repeat=4)
但是我得到了重复的笛卡尔积.例如,列表将包含两者['a','a','b','b'],['a','b','b','a']哪些明显相等.
注意:我的'a','b','c'是存储数字的变量,例如1,2,3.在获得字母组合列表后,我需要:说,
['a','b','c','c'] ----> a*b*c*c = 1*2*3*3 = 18
在python中执行此操作的最快方法是什么？用numpy做它会有可能/更快吗？谢谢!
问题是使用apply.monthly或任何其他类似函数来对数据集执行每月操作.我的数据如下所示:
> minidata[1:10,]
date Month Year TMIN
1 1948-01-01 Jan 1948 1.1
2 1948-01-02 Jan 1948 7.2
3 1948-01-03 Jan 1948 5.0
4 1948-01-04 Jan 1948 9.4
5 1948-01-05 Jan 1948 4.4
> tail(minidata)
date Month Year TMIN
54 1948-02-23 Feb 1948 2.8
55 1948-02-24 Feb 1948 -0.6
56 1948-02-25 Feb 1948 1.7
57 1948-02-26 Feb 1948 2.8
58 1948-02-27 Feb 1948 4.4
59 1948-02-28 Feb 1948 3.3
任务,使用我自己的函数来产生月平均值:
mymean <- function(date){
for (j in 1:days_in_month(date)){
avg = (1/(days_in_month(date))
*sum(minidata$TMIN[1:days_in_month(date)])} …