我怀疑我在这里遗漏了一些明显的东西,但是如何解析R中深层嵌套的结构RJSONIO？
例如 - 假设我直接想要results.data.json$MRData$RaceTable$Races[[1]]$Results[[8]]$Driver使用以下代码段引用$ familyName :
require(RJSONIO)
resultsURL='http://ergast.com/api/f1/2012/1/results.json'
results.data.json=fromJSON(resultsURL)
RJSONIO似乎不想将..$Results[[i]]数据解析为结构化元素？
和包一起工作streamz，hvplot为使用 pandas 数据帧绘制流数据提供支持。
例如，该streamz包有一个用于创建随机流数据帧的便利实用程序：
import hvplot.streamz
from streamz.dataframe import Random
sdf = Random(interval='200ms', freq='50ms')
sdf
# Stop the streaming with: sdf.stop()
可以使用以下命令在流图表中简单地绘制此图hvplot：
sdf.hvplot()
是否有一种简单的方法可以从预先存在的pandas数据帧中传输数据？
例如，我希望能够这样说：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'a':range(0,100),'b':range(5,105)})
sdf = StreamingDataFrame(df, interval='200ms', freq='50ms')
然后，我可以简单地使用预先存在的pandas数据帧中的示例数据，而不是使用随机示例数据。
我有一套形式的赛车运动数据(mld):
car lap laptime
1 1 1 138.523
2 1 2 122.373
3 1 3 121.395
4 1 4 137.871
我想制作一些形式的东西:
lap car.1 car.1.delta
1 1 138 NA
2 2 122 -16
3 3 121 -1
4 4 127 6
我可以使用R命令diff(mld $ laptime,lag = 1)来生成差异列,但是如何在R中优雅地创建填充差异列？
我正在尝试在 Jupyter 笔记本中使用sympy以可重复的方式记录和执行一系列数学计算。
如果我定义以下内容：
from sympy import *
init_printing()
x, y, z = symbols("x y z")
x=y+z
x
然后我可以显示x(即y+z)的值。
如何显示完整的方程 ( x=y+z)？
运行Eq(x,y+z)，即使有evaluate=False) 返回具有x替换 ( y+z=y+z)值的表达式。
给出以下示例:
sites=c('site 1','site 2')
link=c('<a href="http://example.com/path">This website</a>', '<a href="http://example.com/path2">That website</a>')
w=data.frame(link,sites)
w
link sites
<a href="http://example.com/path">This website</a> site 1
<a href="http://example.com/path2">That website</a> site 2
如何应用一个正则表达式来解析html片段以提取网址和链接文本并将它们弹出到数据框中的单独列中？例如,在上面的示例中,为了生成如下所示的数据框,我需要做些什么:
url name sites
http://example.com/path This website site 1
http://example.com/path2 That website site 2
如何使用来自KML数据源的ggplot2绘制一个等值区或专题图？
示例KML:https://dl.dropbox.com/u/1156404/nhs_pct.kml
示例数据:https://dl.dropbox.com/u/1156404/nhs_dent_stat_pct.csv
这是我到目前为止所得到的:
install.packages("rgdal")
library(rgdal)
library(ggplot2)
fn='nhs_pct.kml'
#Look up the list of layers
ogrListLayers(fn)
#The KML file was originally grabbed from Google Fusion Tables
#There's only one layer...but we still need to identify it
kml=readOGR(fn,layer='Fusiontables folder')
#This seems to work for plotting boundaries:
plot(kml)
#And this:
kk=fortify(kml)
ggplot(kk, aes(x=long, y=lat,group=group))+ geom_polygon()
#Add some data into the mix
nhs <- read.csv("nhs_dent_stat_pct.csv")
kml@data=merge(kml@data,nhs,by.x='Name',by.y='PCT.ONS.CODE')
#I think I can plot against this data using plot()?
plot(kml,col=gray(kml@data$A.30.Sep.2012/100))
#But …