小计是指根据分组列查找值的总和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含三列数值列 x、y、z 和一列分类列 Group，则可以通过使用命令 aggregate(cbind(x,y,z)~Group,data=df,FUN=sum) 找到 Group 中每个类别 x、y、z 的小计。请考虑以下数据框 - 示例 实时演示 x1

要创建具有递增值的随机整数向量，我们可以使用 sample.int 进行随机采样，并使用 cummax 函数进行递增值。例如，要创建大小为 5、最大值为 5、起始值为 1 的随机整数向量，可以使用命令 cummax(sample.int(5))。示例 实时演示 x1

当我们执行任何类型的数据分析时，R 环境中会创建许多类型的对象，例如向量、数据框、矩阵、列表、数组等。如果我们想获取 R 环境中可用数据框的列表，则可以使用以下命令 - names(which(unlist(eapply(.GlobalEnv,is.data.frame)))) 示例 实时演示 x1

如果我们在 R 数据框中有一列数值列，并且该列中唯一值的个数很少，这意味着数值列可以被视为一个因子。因此，我们可以将数值列转换为因子。要使用 dplyr 包执行此操作，我们可以使用 dplyr 包的 mutate_if 函数。加载 dplyr 包并将 BOD 数据集（在基础 R 中可用）中的数值列转换为因子列 - 示例 library(dplyr) str(BOD) 'data.frame': 6 obs. of 2 variables: $ Time : num 1 2 3 4 5 7 $ demand: num 8.3 10.3 19 16 15.6 19.8 - ... 阅读更多

假设您有一个数据框，并且最小和最大阈值修剪的结果为，最小阈值： Column1 Column2 0 30 30 1 34 30 2 56 30 3 78 50 4 30 90 最大阈值： Column1 Column2 0 12 23 1 34 30 2 50 25 3 50 50 4 28 50 修剪后的数据框为： Column1 Column2 0 30 30 1 34 30 2 50 30 3 ... 阅读更多

假设您有一个数据框，并且量化分布形状的结果为，峰度为：Column1 -1.526243 Column2 1.948382 dtype: float64 偏度分布 - 偏度为：Column1 -0.280389 Column2 1.309355 dtype: float64 解决方案 要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 - 定义数据框 应用 df.kurt(axis=0) 计算分布的形状，df.kurt(axis=0) 应用 df.skew(axis=0) 计算轴 0 上的无偏偏度以查找偏度分布，df.skew(axis=0) 示例 让我们看看以下代码以更好地理解 - import pandas as pd data = {"Column1":[12, 34, 56, 78, 90], "Column2":[23, 30, 45, ... 阅读更多

解决方案 假设您有一个数据框，并且行和列的平均绝对偏差为，列的 mad：Column1 0.938776 Column2 0.600000 dtype: float64 行的 mad：0 0.500 1 0.900 2 0.650 3 0.900 4 0.750 5 0.575 6 1.325 dtype: float64 要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 - 定义数据框 计算行平均绝对偏差，df.mad() 计算行平均绝对偏差，df.mad(axis=1) 示例 让我们看看以下代码以更好地理解 - import pandas as pd data = {"Column1":[6, 5.3, 5.9, 7.8, 7.6, 7.45, 7.75], ... 阅读更多

假设您有面板，并且第一行的平均值为，第一行的平均值为：Column1 0.274124 dtype: float64 解决方案 要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 - 将数据值设置为字典键为“Column1”，值为 pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3)) data = {'Column1' : pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3))} 将数据分配给面板并将其保存为 pp = pd.Panel(data) 使用字典键 Column1 打印列 print(p['Column1']) 计算使用 major_xs(0) 、p.major_xs(0).mean() 的第一行的平均值 示例 让我们看看以下代码以更好地理解 - import pandas as pd import numpy as np data = {'Column1' : pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3))} p = pd.Panel(data) print("面板值：") ... 阅读更多

解决方案 假设您有一个数据框和特定列的最小排名， Id Name Age Rank 0 1 Adam 12 1.0 1 2 David 13 3.0 2 3 Michael 14 5.0 3 4 Peter 12 1.0 4 5 William 13 3.0 要解决此问题，我们将按照以下步骤操作 - 定义数据框。 将 df[‘Age’] 列分配到 rank 函数中以计算轴 0 的最小排名，df["Age"].rank(axis=0, method ='min', ascending=True) 示例 让我们看看以下代码以更好地理解 - import pandas as pd data = {'Id': [1, 2, 3, ... 阅读更多

面板中第一列的最大值的计算结果为第一列的最大值为；Column1 1.377292 解决方案 要解决此问题，我们将采用以下方法 - 将数据值设置为字典键为“Column1”，值为 pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3)) data = {'Column1' : pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3))} 将数据分配给面板并将其保存为 pp = pd.Panel(data) 使用字典键 Column1 打印列 print(p['Column1']) 使用 minor_xs(0) 、p.minor_xs(0).max() 计算第一列的最大值 示例 让我们看看以下代码以更好地理解 - import pandas as pd import numpy as np data = {'Column1' : pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3))} p = pd.Panel(data) print("面板 ... 阅读更多