这就是我到目前为止所拥有的.这不就是你需要的吗?我一直收到错误"错误:未绑定模块标准"
let r file =
let chan = open_in file in
Std.input_list (chan)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有两个 DataFrame,每个 DataFrame 都有一个名字列。我想合并这些字符串上的列,但是是在编辑距离上,而不是在字符串相等的地方。
如果我可以在 SQL 中进行编辑距离,我基本上会尝试复制以下 SQL:
SELECT
*
FROM dataset_a a
JOIN dataset_b b on Levenshtein(a.firstname,b.firstname) <= 3
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是否可以基于这样的函数合并DataFrame?
在行上,我基本上想要选择层次结构的所有成员,但希望将它们中的两个合并为一个.例如,成员将包括A,B,和C,因此选择[Group].[Group].members都会给我All,A,B,和C,但我想获得All, A,和B&C,其中B和C已合并为一个成员.
这可能在查询中吗?
我正在使用的数据库存储有关订单运输速度,小包裹,小于卡车装载和白色手套的信息.我想合并小包裹而不是卡车装载,这样我就可以获得两种运输速度的汇总数据.
我尝试创建一个计算成员:[Measures].[Not White Glove] as AGGREGATE([Order Product].[Ships Via Group].&[Small Parcel], [Order Product].[Ships Via Group].&[Less than Truck Load])但我不确定如何使用它,因为我现在有[Order Product].[Ships Via Group].members ON ROWS.
当我把([Measures].[Not White Glove], [Order Product].[Ships Via Group].&[White Glove], [Order Product].[Ships Via Group].&[All]) ON ROWS我得到错误Query (14, 11) The Ships Via Group hierarchy is used more …
在我的OCaml程序中,我需要从一大串字符串中随机选择一个字符串.到目前为止,我尝试过两种不同的方法,每种方法都没有成功.我首先将所有字符串存储到列表中,然后从列表中随机选择一个元素:
let randomelement l =
List.nth l (Random.int (List.length l))
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但是如果它在列表中选择第1000个字符串,则需要很长时间.所以我把它全部放到一个集合中,认为这Set.choose会从集合中返回一个随机元素.但这似乎并没有奏效.我想我有两个问题......如何Set.choose工作,有没有更好的方法在Ocaml中随机选择一个元素?
我有一个属性列表(Data.plist)包含两个字典的数组.每个字典充满键名(Factor 1,Factor 2,等)和浮点(0.87,1.15,等).我正在尝试访问存储在字典中的数字.首先我使用以下方法加载字典:
NSString *path = [[NSBundle mainBundle] bundlePath];
NSString *finalPath = [path stringByAppendingPathComponent:@"Data.plist"];
NSArray *plistData = [[NSArray arrayWithContentsOfFile:finalPath] retain];
NSDictionary *dictionaryOne = [plistData objectAtIndex:0];
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实际访问存储的数字是我遇到问题的地方:
Float32 conversionFactor = [scyToLCMMen objectForKey:"Factor 50"];
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我收到错误:" incompatible types in initialization".我究竟做错了什么?不是Float32吗?
我知道1:10会给我一个从1到10的所有整数的向量,但是我怎样才能得到从1到2的数字上升十分之一(即1.0,1.1,1.2,...,2.0)?
我有一个只包含JSON字典的JSON文件(例如:http://www.collegeswimming.com/results/17172/event/4/).Python中是否有任何模块可以轻松地将其转换为我可以在Python中使用的对象?
ocaml ×2
python ×2
json ×1
mdx ×1
numpy ×1
objective-c ×1
pandas ×1
python-2.7 ×1
r ×1
random ×1
web-scraping ×1