更新:Brandon Bertelsen的回答:

布兰登的答案产生以下输出.它不会像Rstudio那样产生漂亮的表格或突出显示代码,并且它会在一些带有unicode的html文件上崩溃,因此我不会使用它来自动化我的电子邮件报告.

我目前的方法是使用Rstudio编译为html,在chrome中打开html文档,然后将html文档复制并粘贴到gmail中.这很好用,请看这个要点:https://gist.github.com/nelsonauner/a68b5a808c232ce7817e

原始问题:

是否有一种简单的方法可以将R降价文档作为电子邮件正文发送,以便电子邮件的正文与使用Rstudio的"编织HTML"的结果类似？

这里有一个基本的可重复使用例子knitr,rmarkdown和mailR

example.Rmd

---
title: "Report for email"
output: 
  html_document: 
    self_contained: no
---

```{r}
summary(cars)  
```

You can also embed plots, for example:

```{r, echo=FALSE}
plot(cars)
```

我正在使用,self_contained: no因为默认的base64编码不起作用mailR(Yihui在此SO帖子中推荐)

knit_and_send.R

# compile using rmarkdown
library(rmarkdown)
rmarkdown::render("example.Rmd")

library(mailR)

send.mail(from = "me@gmail.com",
          to = "me@gmail.com",
          subject = "R Markdown Report - rmarkdown",
          html = T,
          inline = T,
          body = "example.html",
          smtp …

可以通过获取可能成员的列表来创建枚举，我这样做是这样的：

# example_issue.py
import enum

yummy_foods = ["ham", "cheese"]
foods = enum.Enum("Foods", yummy_foods)
cheese = foods.cheese

这看起来不错，运行良好，但 mypy 返回

example_issue.py:4: error: Enum() expects a string, tuple, list or dict literal as the second argument
example_issue.py:5: error: "Type[foods]" has no attribute "cheese"
Found 2 errors in 1 file (checked 1 source file)

mypy 在这里做什么，为什么它不能遵循 that foodscan take any value in yummy_foods？

Scikitlearn的PolynomialFeatures有助于生成多项式特征.

这是一个简单的例子:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# Example data:
X = np.arange(6).reshape(3, 2)


# Works fine
poly = PolynomialFeatures(2)
pd.DataFrame(poly.fit_transform(X))

   0  1  2   3   4   5
0  1  0  1   0   0   1
1  1  2  3   4   6   9
2  1  4  5  16  20  25

问题:是否有能力仅将多项式变换应用于指定的要素列表？

例如

# Use previous dataframe
X2 = X.copy()

# Categorical feature will be handled 
# by a one hot encoder in another …

原始问题:

我每天都会观察到以下时间序列数据:

series <- c(10, 25, 8, 27, 18, 21, 12, 9, 31, 18, 8, 30, 14, 13, 10, 14, 
  14, 14, 6, 9, 22, 21, 22, 8, 7, 6, 22, 21, 36, 16, 2, 13, 23, 
  40, 12, 27, 18, 10, 11, 37, 44, 30, 40, 25, 13, 11, 58, 56, 46, 
  39, 28, 27, 19, 20, 97, 90, 70, 73, 30, 22, 97, 34)

并希望tbats从R forecasts包中使用它.我还想用每周相关性对它进行建模:

 library(forecast)
 x.msts = msts(series,seasonal.periods = 7)
 model <- tbats(x.msts) …

表结构是

+------------+---------+
|  Animals   |  Herbs  |
+------------+---------+
| [Cat, Dog] | [Basil] |
| [Dog, Lion]| []      |
+------------+---------+

所需的输出（不关心此列表的排序）：

unique_things
+------------+
[Cat, Dog, Lion, Basil]

第一次尝试是这样的

SELECT ARRAY_CAT(ARRAY_AGG(DISTINCT(animals)), ARRAY_AGG(herbs))

但这会产生

[[Cat, Dog], [Dog, Lion], [Basil], []]

由于不同的组件在每个数组上进行操作，因此不会查看所有数组中的不同组件