小编Shi*_*e_R的帖子

我在 HDFS 中有一个目录，每天都会将一个已处理的文件放置在该目录中，文件名中包含 DateTimeStamp，如果我在该目录位置上创建外部表，当每天的文件到达并驻留在该目录中时，外部表是否会自行刷新？ ？

我有一个给定的数据帧:

df = {'TYPE' : pd.Series(['Advisory','Advisory1','Advisory2','Advisory3']),
 'CNTRY' : pd.Series(['IND','FRN','IND','FRN']),
 'VALUE' : pd.Series([1., 2., 3., 4.])}
df = pd.DataFrame(df)
df = pd.pivot_table(df,index=["CNTRY"],columns=["TYPE"]).reset_index()

在旋转之后,我如何获得具有列的数据框并且df如下所示; 删除多级索引,VALUE

Type|CNTRY|Advisory|Advisory1|Advisory2|Advisory3
0     FRN     NaN      2.0      NaN     4.0 
1     IND     1.0      NaN      3.0     NaN 

我有一个矩阵数据。我怎样才能找到给定矩阵中的最大值。

 > data
         [,1]  
   [1,] "1714.12"  
   [2,] Character,2

 > data[2,1]
   [1] "14777.15" "1421.45"
 > class(data)
   [1] "matrix"

我怎样才能找到上面矩阵中的最大值data，Whish是14777.15？

数据：

data <- structure(list("1714.12", c("14777.15", "1421.45")), .Dim = c(2L, 1L))

我有一个字符串，其值如下所示，由竖线分隔。

String1 <- "5|10|25|25|10|10|10|5"
String2 <- "5|10|25|25"

是否有任何直接函数来获取 string 中数字的总和，在这种情况下，Srting1 应该是 100，string2 应该是 65，我有一个这样的字符向量。

>chk
                chk
1 5|10|25|25|10|10|10|5
2       5|55|20|5|5|5|5
3                     6
4        Not Available
> sum(scan(text=gsub("\\Not Available\\b", "NA", chk$chk), sep="|", what = numeric(), quiet=TRUE), na.rm = TRUE)
[1] 206

理应如此

 [1]100 100 6 NA

数据框就像

我必须删除任何数据帧列中至少有一个N/A的行.

试过这些

   frame1 <- na.omit(frame1)
   is.null(frame1)
   [1] FALSE

猜猜NA和N/A之间有什么区别如何按照说明删除行

我有一个 DF(train_market) 有 8523 行和 12 列，如图所示

我正在做多项逻辑回归模型来获取 test_data 上的 ITem_Outlet_Sales。但是运行模型的代码一起运行了几个小时

 model <- nnet(Item_Outlet_Sales~.,train_market,family="multinomial",size = 5574900,softmax=TRUE)

我尝试了下面显示的其他两个，但仍然运行了几个小时，我应该做哪些更改才能完成它

 model <- multinom(Item_Outlet_Sales~.,train_market,family="multinomial")
 model <- nnet(Item_Outlet_Sales~.,train_market,family="multinomial",size = 5574900,softmax=TRUE)

我得到第二个代码的错误

Error in nnet.default(X, Y, w, mask = mask, size = 0, skip = TRUE, softmax = TRUE,  : 
 too many (5574828) weights

所以将 size =5574900 保留在第三个并尝试，这有帮助。

我有一个如下所示的数据框，

df = pd.Dataframe({'Col1' : pd.Series(['Abc','Cde','Efg','Abc'], index=['a', 'b', 'c','d']),
 'Col2' : pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
 'Col3' : pd.Series([1, 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])})

根据Col1中列值的值，我想用Col2替换Col3值，

在这种情况下，Col1 值是“Abc”，我想用 Col2 值更新 Col3 值，期望输出如下

pd.Dataframe({'Col1' : pd.Series(['Abc','Cde','Efg','Abc'], index=['a', 'b', 'c','d']),
 'Col2' : pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
 'Col3' : pd.Series([10, 2., 3., 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])})

通过过滤器尝试过，这不是通用的，所以任何正确的方法都可以做同样的事情！