我想计算由几个数据帧组成的列表中的变异系数。然而,当我应用我的函数来计算我的数据帧列表中的变异系数时,我得到了这个错误:
coef_var = lapply(dists_log, cvs)
Error in is.data.frame(x) :
'list' object cannot be coerced to type 'double'
下面是我所做的:
List = list (A = data.frame(A = rnorm(30), B = rnorm(30), C =rnorm (30), D = rnorm(30)),
B
我有一个数据帧列表,我想对其执行一个函数。我想循环遍历数据帧的列表,并根据数据帧特有的特定条件对它们进行转换。从本质上讲,我有两个清单:
我想在其中执行函数的数据帧列表--条件列表,与每个数据帧配对
举个例子,我使用的第一个数据帧叫做HMM,条件是它必须以一个字符串开始,以8个数字结尾;
if (nrow(HMM) > 0){
for (i in 1:nrow(HMM)){
if (startsWith(HMM$DELREF[i],"RTMA
我正在尝试找到一种在pandas中将JSON行数据拆分(扁平化)为多列的方法。 我有一个数据帧,如下所示: Current Dataframe 以下是行的外观示例: Row example 我能够在单行上使用json_normalize函数来实现以下目标:(仅作为示例进行了简化) Code Example Table 但是,当尝试对整个dataframe应用规范化函数时,我得到'str‘对象没有'values’属性。 对于如何做到这一点,有什么建议吗?谢谢 我为使用图片道歉,但我一直收到一条消息,说代码格式不正确
我想将方法pd.Series.str.join()应用于我的整个数据帧
A B
[foo,bar] [1,2]
[bar,foo] [3,4]
所需输出:
A B
foobar 12
barfoo 34
现在,我使用了一个相当慢的方法:a = [df[x].str.join('') for x in df.columns]
我试过了
df.apply(pd.Series.str.join)
和
df.agg(pd.Series.str.join)
和
df.applymap(str.join)
但它们似乎都不起作用。对于这个问题的扩展,我如何有效地将级