我有一个所有分类变量的数据集，我想立即生成所有变量的频率计数。
据说，我使用的 Iris 数据集函数df['class'].value_counts()只允许我计算一个变量。
要分析数据集的所有变量，仅包含通过 Pandas 提取为 csv 的分类变量。我正在考虑仅提取第一行并放入 for 循环中。为了从 csv 文件中提取第一行，我们使用 .csv 将 csv 转换为数据帧data = pd.DataFrame(data)。但是，data[0]会产生错误。
为所有变量生成频率分析或条形图的最有效方法是什么？
具有分类变量的示例数据集：
Mary John David Jenny
a t y n
a t n y
a u y y
a u n y
a u n n
b t y n
我试图通过显着的P值来对变量进行子集化,并尝试使用以下代码,但它只选择所有变量而不是按条件选择.任何人都可以帮我纠正这个问题吗？
myvars <- names(summary(backward_lm)$coefficients[,4] < 0.05)
happiness_reduced <- happiness_nomis[myvars]
谢谢!
我试图弄清楚如何实现Zara用于其产品的图像放大效果.网站地址:http://www.zara.com/us/en/woman/t-shirts/floral-print-sweatshirt-c269189p1399011.html
当您单击图像时,它会转到弹出窗口,在该窗口中图像被拉伸以适合整个屏幕.有谁知道类似的jquery插件可以达到类似的效果？
谢谢!