使用seq函数对数据帧进行采样
是一种常见的数据处理技术，可以用于从数据帧中选择特定的样本进行分析和处理。下面是对这个问题的完善且全面的答案：
概念： seq函数是一种用于生成序列的函数，可以用来创建一系列连续的整数或浮点数。在数据帧采样中，seq函数可以用来生成采样索引，以便从数据帧中选择特定的样本。
分类： 数据帧采样可以分为随机采样和均匀采样两种类型。随机采样是从数据帧中随机选择样本，而均匀采样是按照一定的间隔从数据帧中选择样本。
优势： 使用seq函数对数据帧进行采样具有以下优势：
- 灵活性：seq函数可以根据需求生成不同的采样索引，可以选择任意数量和间隔的样本。
- 精确性：通过指定采样索引，可以精确地选择需要的样本，避免了随机选择可能带来的偏差。
- 可重复性：通过使用相同的采样索引，可以重复进行相同的采样操作，确保结果的可重复性。
应用场景： 数据帧采样在数据分析、机器学习、统计建模等领域中广泛应用。具体应用场景包括：
- 数据预处理：在数据预处理阶段，可以使用数据帧采样来选择一部分样本进行数据清洗、特征选择等操作。
- 模型训练：在机器学习模型训练过程中，可以使用数据帧采样来选择一部分样本进行模型训练，以提高训练效率。
- 数据可视化：在数据可视化过程中，可以使用数据帧采样来选择一部分样本进行可视化展示，以减少数据量和提高可视化效果。
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- 腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）：提供了丰富的图像和视频处理能力，可以用于数据帧中的多媒体处理。
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以上是对使用seq函数对数据帧进行采样的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。
相关·内容
我有一个数据帧(a)，如下所述：
V1 V2
1 a b
2 a e
3 a f
4 b c
5 b e
6 b f
7 c d
8 c g
9 c h
10 d g
11 d h
12 e f
13 f g
14 g h
现在，我想要的是将上述数据帧(a)中的行随机分配给另外两个空数据帧(b和c)，这样所有行都不会重复。这意味着b没有任何重复行，c也没有任何重复行。现在除了b和c之外，没有一行应该是相同的，也就是说，b中的一行不应该出现在c的任何行中，反之亦然。
一种方法是从(a)中抽取7个元素而不进行替换，并将
浏览 3提问于2015-03-18得票数 1
我想使用R将一个数据帧分成两部分。例如，一个数据帧占原始内容的70%，另一个数据帧占30%。我怎么能这么做呢？我的数据帧大小为(22740,2)。
我的数据框由一列包含基因，另一列包含它所属的路径组成。我希望在数据帧的每条路径中保持70-30关系。因此，以前70%的行为例，我对创建新的数据帧不感兴趣。
希望我已经解释清楚了。
浏览 0提问于2017-04-12得票数 0
我得到了x的pdf，当x在0和1之间时，f(x) = 2x，否则f(x) =0。在课堂上，我们学习了从均匀分布中采样，并转换数据来求解y，然而，我不确定如何在这里应用，因为如果我从均匀分布中生成数据，那么大部分数据将在0到1之间。
我按错误的顺序执行这些步骤了吗？这似乎是奇怪的PDF，将导致大多数数据只是乘以2。
浏览 0提问于2019-02-11得票数 0
我想以一种平衡的方式从数据帧中删除重复项。目前，df.drop_duplicates()有一个参数keep，您可以在其中决定保留第一个还是最后一个出现的内容。与此解决方案不同，我希望以一种分布式的方式保留事件。
也就是说，我有这个数据帧，有两列:文本和类别，看起来很平衡，但有重复项：
再次应用drop_duplicates()并绘制，将如下所示：
df = df.drop_duplicates(subset='text')
df['Category'].value_counts().plot(kind='bar')
预期的结果将是
浏览 20提问于2021-03-08得票数 0
我有一个大数据帧，每一行都有一个id代码。但是我想创建另一个数据框，每个id只有一行。我该怎么做呢？ 这是数据的一部分( id列是"codigo_pon")：
浏览 12提问于2021-09-01得票数 0
有一个数据帧( df )和一个数据帧列表(df1，df2.)，我想用列表中的每个df重新绑定df，并将其存储在一个新的列表中。
50个数据帧列表
mylist # List of 50 elements
另一个基本数据帧
single_data
我创建了一个空列表
my_dfs = list()
我想将single_data重新绑定到列表中的每个数据帧
for (i in 1:length(mylist)){
my_dfs[[i]] <- rbind(single_data, mylist$`i`)
}
但是没有发生重新绑定，single_data有5000行，mylist数据帧每
浏览 0提问于2019-05-23得票数 1
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1回答
我有一个两百万行的数据帧，当我执行一些测试来查看给定的命令对我的数据是否有效时，这个过程大约需要5分钟才能结束。因此，我决定将数据减少到1000行，仅用于测试，我会从已有的数据帧中创建一个1000行的数据帧，但我会将数据打乱，使其不会被排序。例如，我需要从每20000行中检索前10行。
浏览 7提问于2018-08-01得票数 0
我有一个数据帧(dat)，它的列包含序列(Seq) (字符类)。我尝试将序列拆分为每一行，并计算'A'、'C'、'G'、'T'的数量，然后使用mutate添加每一列(在dplyr中)。下面是我正在尝试的示例数据框架和代码。
Seq
CAGGACATAA
TGTCCACTGC
我正在尝试执行的代码：
count_bases <- function (x){
for(i in 1:length(x)){
tab[i] <- table(strsplit((x)[i],""))
浏览 0提问于2016-03-25得票数 1
我有两个数据帧。第一个包含不同样本(列)中出现的特定序列(行)的次数，如下所示：
df1<- as.data.frame(matrix(c(9, 0, 0, 9, 0, 0, 9, 0, 0, 2472, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 310, 0, 2460, 0, 0, 0, 10), nrow=8, ncol=3, byrow=TRUE))
names(df1)<-c("A","B","C")
rownames(df1)<-paste("seq00",seq(1:8),sep="&#
浏览 2提问于2015-11-18得票数 2
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我使用的数据集如下所示。它是一个视频字幕数据集，其字幕位于“Description”列下。 Video_ID Description
mv89psg6zh4 A bird is bathing in a sink.
mv89psg6zh4 A faucet is running while a bird stands.
mv89psg6zh4 A bird gets washed.
mv89psg6zh4 A parakeet is taking a shower in a sink.
mv89psg6zh4 The bird is taking a
浏览 11提问于2020-03-28得票数 3
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这是一个模拟的数据帧。 df_test = pd.DataFrame({
'ID': [8972685, 8972685, 8972685, 8972685, 8972685, 8972685, 9834561, 9834561, 9834561, 9834561, 9834561, 9834561],
'POST': ['texteghteh', 'tethrtxt', 'tetrhrtxt', 'terthtrxt', 'teetrwxt', 'twetrhex
浏览 19提问于2020-11-18得票数 0
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2回答
我正在尝试使用collect函数获取记录列表形式的数据帧，但对于包含4000+列的数据帧来说，速度非常慢。有没有更快的替代方案？在调用.collect()之前，我甚至尝试过执行df.persist()，但即使这样也无济于事。 val data = df
.collect()
.map(
x ⇒
x.toSeq.toList.map(_ match {
case null ⇒ ""
case other ⇒ other.toString
})
)
.toList 编辑(来自评论)： 因此，用例是从
浏览 51提问于2019-09-05得票数 1
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1回答
拥有这样的数据帧：
df <- data.frame(a=c(31, 18, 0, 1, 20, 2),
b=c(1, 0, 0, 3, 1, 1),
c=c(12, 0, 9, 8, 10, 3))
> df
a b c
1 31 1 12
2 18 0 0
3 0 0 9
4 1 3 8
5 20 1 10
6 2 1 3
我如何做一个随机的子集，使行和列的总和等于一个值，即100？
浏览 0提问于2014-06-16得票数 0
1回答
将音频数据降至5512赫兹
、、、、
如何将音频数据降至5512赫兹PCM？我读过一些文章，所涉及的步骤是将音频解码到PCM，将其转换为Mono，然后再对其进行下采样。
转换为单帧时，每个帧的信道是否平均以获得单帧信号？
一旦获得单信号，它是如何下采样的？
如果下采样率=采样率除以整数因子，这如何应用于单信号中的音频数据？
浏览 2提问于2013-08-02得票数 1
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2回答
从数据帧中选择随机数
、、、
我已经按照Bernaard &Sijtsma (2000)的用于缺失数据补偿的双向方法概述的步骤创建了一个“错误”的数据帧。为了完成对缺失数据的计算，我需要从这个错误数据框中随机选择一个数字，并将其添加到我已经计算出的缺失数据值中。
我熟悉sample()函数，但我不是在寻找行或列的随机样本，而是从数据帧中寻找单个单元格。有没有一种简单的方法可以做到这一点，比如一个"select random number()“命令？有没有其他我还没有探索的方法呢？
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 2提问于2014-05-15得票数 0
让我们假设我有一个数据帧，我想要删除满足特定标准的随机观察样本(即整行)。以下面的数据帧为例：
id var1 var2
AAAA 1 Car
BBBB 2 Truck
CCCC 1 Boat
DDDD 2 Car
EEEE 1 Truck
FFFF 2 Car
FFFF 2 Car
FFFF 2 Car
FFFF 2 Car
如何进行(1)对var2=="Car"处的观察值进行随机抽样(n=3)，以及(2)删除未抽样的var2=="Car"处的所有其他行？在某个条
浏览 0提问于2013-04-23得票数 3
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1回答
假设我有一个这样的数据帧：
d <- data.frame(time = c(1,3,5,6,11,15,15,18,18,20), side = c("L", "R", "R", "L", "L", "L", "L", "R","R","R"), id = c(1,2,1,2,4,3,4,2,1,1), stringsAsFactors = F)
d
time side id
1 1 L 1
2
浏览 2提问于2018-02-01得票数 4
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我以大约500 Hz的频率一次收集了12小时的多组时间历史数据。
我已经使用xyplot和type="l"在对数时间尺度上绘制了这些数据，因为这种现象主要是对数衰减。
生成的图是巨大的pdf文件，它们需要很长时间才能渲染并放大我的扫描文档的文件大小，因为我假设每个单独的数据点都在绘制，这完全是夸大其词。这些图可以合理地复制，点数少几个数量级。
切换到type="smooth"修复了渲染和文件大小问题，但黄土平滑会极大地改变线条的形状，即使在玩弄了黄土平滑参数之后也是如此，因此我放弃了将黄土平滑作为这里的选项。
有没有一种简单的方法来对绘图进行后处理以简化它，或者
浏览 0提问于2013-07-24得票数 0
1回答
我有一个数据帧，我想对数据帧中的行进行随机化。我尝试通过给1的分数来采样数据，但这不起作用(有趣的是，这在Pandas中起作用)。
浏览 0提问于2016-04-23得票数 11
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我是R的新手，正在尝试创建不同大小的组的引导重采样的新数据帧。我的数据框有6个变量和一个组名称，有128个不同Ns的组。以下是我的数据示例：
head(PhenoM2)
ID Name PhenoNames Group HML RML FML TML FHD BIB
1 378607 PaleoAleut PaleoAleut 1 323.5 248.75 434.50 355.75 46.84 NA
2 378664 PaleoAleut PaleoAleut 1 NA 238.50 4
浏览 0提问于2014-07-01得票数 0
我想用许多不同的矩阵填充一个列表，这些矩阵是通过从原始矩阵中选择各种不同的样本而创建的。然后重复这个过程10次。我设法做到了(在经历了许多斗争/痛苦的学习过程之后)。如果有人能给我指出正确的方向，让我摆脱多余的代码，并改进我正在使用的函数(甚至可以摆脱那些我不喜欢的循环)，我将不胜感激。
我的问题在于如何让不同大小的矩阵走出循环。
这是我使用的代码，有一天我渴望写出不难看的R代码：
##defining a matrix called allmat
allmat <- matrix(rnorm(100), nrow=50, ncol=2)
##sampling different si
浏览 1提问于2015-10-07得票数 0
1回答
我有以下数据帧： datetime temp
0 2015-01-01 00:00:00 11.22
1 2015-01-01 01:00:00 11.32
2 2015-01-01 02:00:00 11.30
3 2015-01-01 03:00:00 11.25
4 2015-01-01 04:00:00 11.32
... ... ...
31339 2018-07-29 19:00:00 17.60
31340 2018-07-29 20:00:00 17.49
31341
浏览 56提问于2021-02-03得票数 1
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如何在pyspark中对数据帧进行过采样？
df.sample(fractions, seed)
它只对df的一小部分进行采样，所以不能过采样。
浏览 4提问于2018-03-13得票数 3
2回答
假设我有一个数据帧(df)，它由4000个观察值组成，结构如下 Country | Date | Log_GDP | Log_DMSP | Log_Population. 每个国家/地区在数据框中出现多次，因为这是面板数据。如何从该数据帧中随机抽取200个国家/地区，以便将它们输入到如下所示的lm()函数中？ lm(Log_GDP ~ 1 + Log_Population + Log_DMSP+as.factor(Date),data=sampled_df)
浏览 30提问于2020-04-30得票数 0
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为了实现延迟着色，我使用了一个fbo来做多个渲染目标。
现在这种方法起作用了，但我想添加一个天空球体作为背景。
显然这个天空球体不属于延迟渲染周期，所以我必须在第二遍渲染。
但是，为了正确渲染天空球体，我必须检索深度值，以便延迟渲染纹理不会阻塞球体。
为此，我将深度纹理从G缓冲区复制到默认帧缓冲区：
gl.bindFramebuffer( gl.READ_FRAMEBUFFER, gDeferredDrawer.FrameBuffer.Context );
gl.bindFramebuffer( gl.DRAW_FRAMEBUFFER, null );
gl.b
浏览 0提问于2016-11-25得票数 1
请原谅任何明显的错误，因为我是Pandas和编码的新手。
我正在过滤原始数据帧，并使用选定的列创建一个副本。这是我的数据框的样子：
(数据帧过滤器例程)：
df_new=df.filter(['date','location','value','lat_final','lon_final'], axis=1)
df_new = df_new.set_index('date')
print (df_new.head())
新的数据帧：
location value lat_final lon
浏览 30提问于2020-02-05得票数 0
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我在数据帧上使用split创建了以下数据列表：
dat_discharge = split(dat2,dat2$discharge_id)
我正试图通过采样从该数据列表中创建训练和测试集，以便考虑在数据中根本不均匀分布的放电id组。
我正在尝试使用lapply来完成此操作，因为我不希望对列表中的每个组进行单独采样。
trainlist<-lapply(dat_discharge,function(x) sample(nrow(x),0.75*nrow(x)))
trainL = dat_discharge[(dat_discharge %in% trainlist)]
testL
浏览 24提问于2021-03-03得票数 0
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我有两个从txt文件导入的数据帧--采样点和站点位置。
采样点数据帧
X Y Z
346449.30 576369.65 86.93
346449.55 576368.24 87.16
346449.29 576368.17 79.08
346449.83 576366.86 88.23
346449.97 576365.42 84.97
346449.91 576362.22 86.59
346449.74 576363.65 88.87
346449.61 576363.59 84.99
346449.50 576
浏览 1提问于2015-01-19得票数 1
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2回答
我有以下数据帧：
我需要重新采样数据以计算每周的pct_change()。我怎样才能得到每周的更改？
类似于data['pct_week'] = data['Adj Close'].resample('W').ffill().pct_change()，但数据需要按data.groupby(['month', 'week'])分组
这样，每个月都会为每周的change.Which生成4个值，然后我就可以用图表表示出来
我所做的是df['pct_week'] = data['Adj Clo
浏览 1提问于2019-11-04得票数 5
2回答
目前，我有一个称为清算的数据框架，其中我希望运行30个随机样本，每个样本包含1000个观测数据，指定哪个账户来自哪个样本，然后将其组合成一个新的数据框架，将所有30个样本合并在一起：
下面是我在使用dplyr包进行随机抽样时如何手动完成的，但是为了提高可重复性，我想简化它：
Sample_1 <- liquidation %>%
sample_n(1000)
Sample_1$Obs <- 1
Sample_2 <- liquidation %>%
sample_n(1000)
Sample_2$Obs <- 2
Sample_3 <- l
浏览 0提问于2017-03-08得票数 3
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1回答
我有一个数据帧'X‘，它看起来像：
ticker | date | close |
A | 2002-01-02 | 20 |
A | 2002-01-11 | 10 |
...
A | 2003-01-11 | 15 |
...
C | 2002-01-31 | 40 |
C | 2002-02-01 | 50 |
...
C | 2003-02-01 | 56
浏览 0提问于2018-06-14得票数 0
我有两个数据帧我想在Pandas中合并。它们都有一个我正在合并的日期时间列，但是，一个每分钟和5分钟有行(取决于年份)，而另一个dataframe每15分钟有行。如果我执行一个外连接，我可以合并它们，但是每15分钟才会有来自两个数据帧的数据。我想复制15分钟的数据，并用这些数据填充每1或5分钟的行。因此，12:00AM的数据将填充12:14之前的所有行(包括12:14然后，12:15 to会被复制，并填写到12:29 to等。这有意义吗？我如何才能做到这一点？看起来很相似，但我不确定如何为我的确切场景实现，特别是考虑到我的一个数据帧在不同的年份从5分钟到1分钟的间隔。
浏览 0提问于2014-12-19得票数 4
3回答
我有一个50行4列的数据框架。我想得到很多12行的样本数据帧，可能是其中的一百万，我不希望我的两个样本数据帧是相同的。我使用了以下代码
df_l <- list()
for(i in 1:6000000) {
set.seed(100+i)
a <- df[sample(nrow(df),12,replace=T),]
df_l[[i]] <- a
rownames(df_l[[i]]) <- 1:12
}
但我的困惑是，这可能不是有效的方法，我也不知道两个样本数据帧是否相同。
浏览 19提问于2020-05-15得票数 1
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1回答
我有两个数据帧： d1 <- data.frame(id=1,a=1,start_d1=10, end_d1=19)
d2 <- data.frame(id=1,b=2, start_d2=15, end_d2=24) 实际上，start和end是日期，数据帧很大，但我想在这里保持简单。现在，我想在id上连接，然后根据各自的开始日期和结束日期重叠的位置获得新行。结果应为数据帧d id | a | b | start | end
----------------------------
1 | 1 | NA | 10 | 14
浏览 10提问于2020-08-14得票数 1
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使用基本样本生成随机数时排除0
、、、、
我有一个数据帧，如下所示 id shift_back shift_forward
<chr> <dbl> <dbl>
1 11 -140 0
2 12 -63 149
3 13 -37 327
4 14 0 193
5 16 -30 30
6 17 -30 30
7 18
浏览 28提问于2020-08-12得票数 1
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我有一个“主数据帧”，对一个分类变量有不相等的观察，并且想要创建，比方说，20个其他平衡子数据帧。 对于这些新子数据集，我希望保留变量x= 0的所有行，并随机抽样x= 1的行，其中x=1必须与x= 0具有相同的长度。 所以，如果我们有这样的东西： x <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
y <- sample(1:25)
df <- data.frame(x,y) # master dataframe 这就是我想要得到的： df_1 <- df[sample(which(df$x==
浏览 21提问于2019-08-24得票数 1
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4回答
我有大约每5分钟记录一次的测量结果：
2012-07-09T05:30:01+02:00 1906.1 1069.2 1093.2 3 1071.0 1905.7
2012-07-09T05:35:02+02:00 1905.7 1069.2 1093.0 0 1071.5 1905.7
2012-07-09T05:40:02+02:00 1906.1 1068.7 1093.2 0 1069.4 1905.7
2012-07-09T05:45:02+02:00 1905.7 1068.4 1093.0 1 1069.6
浏览 0提问于2012-07-09得票数 6
1回答
Spark数据帧中的序列
、、、
我在Spark有数据帧。看起来像这样：
+-------+----------+-------+
| value| group| ts|
+-------+----------+-------+
| A| X| 1|
| B| X| 2|
| B| X| 3|
| D| X| 4|
| E| X| 5|
| A| Y| 1|
| C| Y
浏览 0提问于2016-10-21得票数 8
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我有一个列数据框架。长度在60 000至500 000行之间。
我想把数据帧分割成45,000行的较小的数据帧，再加上一个有剩余行的额外数据帧。例如，如果我的起始数据帧有90,100行，那么结果应该是3个数据帧--两个有45000行，一个有100行。
我希望能够随后在for循环中处理每个结果数据帧。
在R中有办法做到这一点吗？
浏览 1提问于2020-02-15得票数 0
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我正在尝试实现AdaBoost算法，有两个问题。
1)在每次迭代中，必须根据概率分布对训练数据进行重新采样。重采样数据集的大小是否与原始数据集的大小相同。2)如果我根据概率分布对训练数据集进行重新采样，则很有可能获得单个数据点的多个副本。我是否应该保留所有这些冗余副本，同时在每次迭代中训练弱分类器。
浏览 1提问于2012-12-07得票数 5
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我有一个大列表(z)，包含3个10帧数据帧的列表。我想将这个对象折叠成一个包含3个数据帧的列表，其中每个数据帧是10个先前数据帧的之和(考虑矩阵相加)。下面是我正在做的工作，请记住这些都是假数字，因为真实的数据是从数百个*.csv文件中读取的。
x = rep(1,100)
x = matrix(x,10,10)
x = as.data.frame(x)
y = list(x,x,x,x,x,x,x,x,x,x)
z = list(y,y,y)
所需的最终产品如下所示：
x1 = rep(10,100)
x1 = matrix(x,10,10)
y1 = list(x1,x1,x1)
我一
浏览 4提问于2020-01-21得票数 2
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我正在努力解决标题中的问题。
我的数据帧是这样的：
X1 X2 X3 X4 X5
1 1 2 3 4 5
2 6 7 8 9 10
3 11 12 13 14 15
我尝试做的是从第三列和第四列中随机选择3个元素，并将它们的值替换为0。因此，被操纵的数据帧可能是这样的
X1 X2 X3 X4 X5
1 1 2 3 4 5
2 6 7 0 0 10
3 11 12 13 0 15
我从这里看到，如果我将数据帧转换成矩阵会更容易，所以我尝试了
mat <- data.frame(rbind(rep(1:5, 1), rep(6:10, 1),
浏览 12提问于2021-03-10得票数 2
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我想在我的数据帧中添加一列，它从0开始，每行递增0.002，直到数据帧结束。 我试过了： NewCol <- seq(0,len(DF),0.002))
DF <- cbind(DF, NewCol) 我想要的输出是: 0.00 0.002 0.004 0.006 ...to the end of the dataframe NewCol长度太长，无法绑定到我的数据帧。
浏览 13提问于2021-11-16得票数 0
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我有一个数据帧，看起来像这样
+------+--------------------+
| col1| col2|
+------+--------------------+
| red |[red, yellow, pink] |
| blue |[blue, purple] |
|green |[blue, purple] |
+------+--------------------+
我如何在Apache Spark中使用scala来判断col1中的值是否在col2的值中？
我试过使用
array_contains(col("
浏览 19提问于2021-06-02得票数 1
我正在使用雪花1.84包进行并行计算，并希望每个工作人员在计算期间将数据写入到自己的单独文件中。这是可能的吗？如果是这样的话，是怎么做的？
我正在使用"SOCK“类型的连接，例如，sfInit( parallel=TRUE，...，type="SOCK”)，并且希望代码是独立于平台的(unix/windows)。
我知道可以使用sfInit中的"slaveOutfile“选项来定义一个用于写入日志文件的文件。但这是为调试目的而设计的，所有从机/从机必须使用相同的文件。我需要每个工人都有自己的输出文件！
我需要写入的数据是大型数据帧，而不是简单的诊断消息。这些数据帧需要由
浏览 2提问于2012-10-21得票数 3
如果我将文件图像中的纹理加载到OpenGL中，并创建一个垂直放置的平面，如果我将左上角顶点设置为纹理坐标(0，0)，则在应用程序中打开的图像的左上角对该点的纹理进行采样。
但是，当我渲染到帧缓冲区，并将其颜色附件绑定为纹理时，左上角坐标为(0，0)的顶点将从左下角开始采样，如果该帧缓冲区显示在屏幕上，将会看到。换句话说，从帧缓冲区纹理采样时，Y似乎是反转的。
无论我将glClipControl设置为GL_UPPER_LEFT还是GL_LOWER_LEFT，此纹理采样行为都是相同的，即，它将采样帧缓冲区纹理的左下角视为(0，0)。我之所以注意到这一点，是因为我将GUI渲染到帧缓冲区，然后渲染到默
浏览 3提问于2018-01-06得票数 1
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我有一个数据帧net，其中包含两个位置A和B之间的距离d。
net =
A B d
0 5 3 3.5
1 2 0 2.3
2 3 2 1.2
3 4 5 2.2
4 0 1 3.2
5 0 3 4.5
然后我有一个对称矩阵M，它包含两个对之间所有可能的距离，所以：
M =
0 1 2 3 4 5
0 0 3.2 2.3 4.5 1.7 5.2
1 3.2 0 2.1 0.7 3.9 3.8
2
浏览 1提问于2016-12-08得票数 1
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在spark中可以将多个列分解为一个新列吗？我有一个数据帧，看起来像这样： userId varA varB
1 [0,2,5] [1,2,9] 所需输出： userId bothVars
1 0
1 2
1 5
1 1
1 2
1 9 到目前为止，我尝试了以下几点： val explodedDf = df.withColumn("bothVars",
浏览 25提问于2020-10-17得票数 2
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我在使用PySpark的spark上有一个不平衡的数据帧。我想对其进行重新采样，使其达到平衡。我只在PySpark中找到了示例函数
sample(withReplacement, fraction, seed=None)
但是我想在Python中用单位体积的权重来采样数据帧，我可以这样做
df.sample(n,Flase,weights=log(unitvolume))
有没有什么方法可以用PySpark做同样的事情呢？
浏览 2提问于2018-02-01得票数 5
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