我的投入是这样的.
col1 col2
1 a
1 b
2 c
2 d
2 e
O/p:应该是这样的
col1 col2
1 a,b
2 c,d,e
我想要一个可以在DB级别触发的查询.我尝试了各种各样的方法,但未能做到这一点......
我对geom_densityggplot中以下变种的含义感到困惑:
有人可以解释这四个电话之间的区别:
geom_density(aes_string(x=myvar)) geom_density(aes_string(x=myvar, y=..density..))geom_density(aes_string(x=myvar, y=..scaled..)) geom_density(aes_string(x=myvar, y=..count../sum(..count..)))我的理解是:
geom_density 单独产生密度,其曲线下面积总和为1geom_density与..density..基本相同...？..count../sum(..count..)将正常化峰高更像一个标准化直方图,以确保所有的高度之和为1..count..没有分母,则只需将每个bin乘以其中的项目数..scaled..参数将使它这样的密度的最大值为1.我发现..scaled..非常违反直觉,如果我对它的解释是正确的,我从未见过它,所以我想忽略它.我主要是在寻找澄清之间的差异geom_density和一种归一化密度图,我假设需要...count../...参数.谢谢.
对我来说这是一个非常难的话题,因为SQL不是我最好的技能;)
我必须将随机的十六进制颜色插入数据库行.我该怎么做？是否可以创建绘制数字的函数？
我在尝试安装R包时收到此响应:
>installed.packages("reshape2")
Package LibPath Version Priority Depends Imports LinkingTo Suggests Enhances
License License_is_FOSS License_restricts_use OS_type Archs MD5sum
NeedsCompilation Built
R版本3.2.2(2015-08-14)平台:x86_64-w64-mingw32/x64(64位)运行于:Windows 8 x64(build 9200)
使用dplyr考虑到R distinct和uniqueR 之间有什么区别:
例如:
library(dplyr)
data(iris)
# creating data with duplicates
iris_dup <- bind_rows(iris, iris)
d <- distinct(iris_dup)
u <- unique(iris_dup)
all(d==u) # returns True
在该示例中distinct并且unique执行相同的功能.有没有时间你应该使用一个而不是另一个？是否有任何技巧或常用？
在 Python 中给定时间后终止函数（仍在运行）的最佳方法是什么？这是我目前发现的两种方法：
说这是我们的基本功能：
import time
def foo():
a_long_time = 10000000
time.sleep(a_long_time)
TIMEOUT = 5 # seconds
1. 多处理方法
import multiprocessing
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=foo, name="Foo")
p.start()
p.join(TIMEOUT)
if p.is_alive()
print('function terminated')
p.terminate()
p.join()
2. 信号方法
import signal
class TimeoutException(Exception):
pass
def timeout_handler(signum, frame):
raise TimeoutException
signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler)
signal.alarm(TIMEOUT)
try:
foo()
except TimeoutException:
print('function terminated')
这两种方法在范围、安全性和可用性方面的优缺点是什么？有没有更好的办法？
是否可以通过 python 的 googleapiclient 模块显式移动文件？我想创建以下函数，给定文件、原始路径和目标路径：
def move_file(service, filename, init_drive_path, drive_path, copy=False):
"""Moves a file in Google Drive from one location to another.
service: Drive API service instance.
filename (string): full name of file on drive
init_drive_path (string): initial file location on Drive
drive_path (string): the file path to move the file in on Drive
copy (boolean): file should be saved in both locations
Returns nothing.
"""
目前我一直通过手动下载文件然后将其重新上传到所需位置来执行此操作，但是这对于大文件来说并不实用，无论如何似乎都是一种解决方法。
编辑请参阅下面的解决方案：
我绘制了一个图表并想要自定义该图的图例。我将感谢所有对此的帮助。谢谢！
library("survival")
library("ggplot2")
library("ggfortify")
data(lung)
lung$SurvObj <- with(lung, Surv(time, status == 2))
km.by.sex <- survfit(SurvObj ~ sex, data = lung, conf.type = "log-log")
gender.plot <- autoplot(km.by.sex)
gender.plot <- gender.plot +
ggtitle("Gender based Survival (1=male, 2=female)") +
labs(x = "Time", y = "Survival Probability")
print(gender.plot)
我正在融化一些数据,并且不想提供一个id.var参数来融化.数据融化得很好,但我得到了
"No id variables; using all as measure variables"
有没有办法防止该消息出现,或者说id.var = default或类似的方式？使用dplyr的虹膜示例:
> dt <- iris %>% summarize_at(c("Sepal.Length","Sepal.Width"), funs(mean))
> dt
Sepal.Length Sepal.Width
1 5.843333 3.057333
> melt(dt, value.name="Mean")
No id variables; using all as measure variables
variable Mean
1 Sepal.Length 5.843333
2 Sepal.Width 3.057333
或者有没有办法告诉函数不打印警告消息或类似的东西？谢谢!
我运行了以下代码，但出现错误
OpenCV（3.4.1）C：\ projects \ opencv-python \ opencv \ modules \ imgproc \ src \ thresh.cpp：1406：错误：（-215）src.type（）==（（（（0）＆（（ 1 << 3）-1））+（（（（1）-1）<< 3））在函数cv :: threshold中
我不清楚这意味着什么以及如何解决它
import numpy as numpy
from matplotlib import pyplot as matplot
import pandas as pandas
import math
from sklearn import preprocessing
from sklearn import svm
import cv2
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
image = numpy.invert(th3)
matplot.imshow(image,'gray')
matplot.show()
我有Excel表格中的数据,我需要一种方法来清理它.我想删除不一致的值,如分支名称被指定为(计算机科学与工程,CSE,CS,计算机科学).那么我怎样才能将它们全部带入单一符号？