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如何使用以下方法计算每组的累积总和DataFrame abstraction; 在PySpark？

使用示例数据集如下:

df = sqlContext.createDataFrame( [(1,2,"a"),(3,2,"a"),(1,3,"b"),(2,2,"a"),(2,3,"b")], 
                                 ["time", "value", "class"] )

+----+-----+-----+
|time|value|class|
+----+-----+-----+
|   1|    2|    a|
|   3|    2|    a|
|   1|    3|    b|
|   2|    2|    a|
|   2|    3|    b|
+----+-----+-----+

我想value为class(有序)time变量添加每个分组的累积和列.

我已将鼠标悬停事件附加到SVG元素中的元素(例如,圆圈).我还需要一个与SVG元素/"背景"本身相关联的"mousemove"事件处理程序.然而,它们似乎存在冲突:当鼠标悬停在圆圈上时,附加到圆圈的处理程序不会取代与SVG元素本身相关联的处理程序.

如何让圆圈的鼠标悬停取代SVG元素的事件处理程序？我需要它们两个,但只希望鼠标悬停在圆圈上触发,鼠标移动由SVG元素中任何其他位置的移动触发.

在这个JSFiddle中可以看到一个简单的例子:http://jsfiddle.net/aD8x2/(下面是JS代码).如果您单击一个圆圈(开始一条线),然后将鼠标悬停在另一个圆圈上,您将看到与鼠标悬停在圆圈上时触发的两个事件相关联的颜色闪烁.

var svg = d3.select("div#design")
            .append("svg")
            .attr("width", "500").attr("height", "500");

svg.selectAll("circle").data([100, 300]).enter().append("circle")
    .attr("cx", function(d) { return d; })
    .attr("cy", function(d) { return d; })
    .attr("r", 30)
    .on("mouseover", function () {
    d3.select(this).attr("fill", "red");
    })
    .on("mouseout", function() {
    d3.select(this).attr("fill", "black");
    })
    .on("click", function() {
    svg.append("line")
       .attr(
        {
        "x1": d3.select(this).attr("cx"),
        "y1": d3.select(this).attr("cy"),
        "x2": d3.select(this).attr("cx"),
        "y2": d3.select(this).attr("cy")
        })
       .style("stroke-width", "10")
       .style("stroke", "rgb(255,0,0)");
    });


    svg.on("mousemove", function() {
        var m = d3.mouse(this);

        svg.selectAll("line")
           .attr("x2", m[0])
           .attr("y2", m[1]);
    });

如何按频率对因子值列重新排序 - 按升序排列？

虽然forcats包提供了一种基于其频率(fct_infreq())重新排序因子的明确方法,但它在降低频率顺序时这样做.我需要因子频率/计数的相反顺序.

例如

library(forcats)
set.seed(555)
df <- data.frame(x=factor(sample(as.character(1:10), 100, replace=TRUE)))
table(df$x)

1 10   2  3  4  5  6  7  8  9 
9 10  12 14 10 10  5 12  8 10 

levels(fct_infreq(df$x))

[1] "3"  "2"  "7"  "10" "4"  "5"  "9"  "1"  "8"  "6" 

是否有一种简单的方法来翻转排序,以便最不频繁的因素("6")是第一个,最频繁的("3")是最后的？