首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对于大小相同的两个数据帧df和logicaldf,命令df[logicaldf,]在R中执行什么?

在R中,命令df[logicaldf, ]用于根据逻辑向量logicaldf从数据框df中选择行。logicaldf是一个逻辑向量,长度应与df的行数相同。当logicaldf中的元素为TRUE时,对应df中的行将被选择,否则将被排除。

具体而言,命令df[logicaldf, ]将返回一个新的数据框,其中只包含df中logicaldf为TRUE的行。新的数据框将保留与df相同的列,并按照原始顺序排列。

对于这个问题中的R命令,由于没有具体的数据框和逻辑向量提供,无法给出更为详细和具体的答案。关于R的数据框操作和索引语法,请参考以下链接:

  • 数据框操作:https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/data.frame
  • R中的逻辑运算符:https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/logical
  • R中的索引和子集操作:https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/Subset
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一文入门PythonDatatable操作

前言 data.table 是 R 中一个非常通用高性能包,使用简单、方便而且速度快, R 语言社区非常受欢迎,每个月下载量超过 40 万,有近 650 个 CRAN Bioconductor...对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行二维数组排列展示。...转换 (Frame Conversion) 对于当前存在,可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 形式,如下所示: numpy_df = datatable_df.to_numpy...诸如矩阵索引,C/C++,R,Pandas,Numpy 中都使用相同 DT[i,j] 数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见数据处理工作。 ?...▌排序 datatable 排序 datatable 通过特定列来对进行排序操作,如下所示: %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____

7.6K50

PythonDatatable包怎么用?

前言 data.table 是 R 中一个非常通用高性能包,使用简单、方便而且速度快, R 语言社区非常受欢迎,每个月下载量超过 40 万,有近 650 个 CRAN Bioconductor...Frame 对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行二维数组排列展示。...转换 (Frame Conversion) 对于当前存在,可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 形式,如下所示: numpy_df = datatable_df.to_numpy...诸如矩阵索引,C/C++,R,Pandas,Numpy 中都使用相同 DT[i,j] 数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见数据处理工作。 ?...▌排序 datatable 排序 datatable 通过特定列来对进行排序操作,如下所示: %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___

7.2K10
  • PythonDatatable包怎么用?

    前言 data.table 是 R 中一个非常通用高性能包,使用简单、方便而且速度快, R 语言社区非常受欢迎,每个月下载量超过 40 万,有近 650 个 CRAN Bioconductor...对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行二维数组排列展示。...转换 (Frame Conversion) 对于当前存在,可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 形式,如下所示: numpy_df = datatable_df.to_numpy...诸如矩阵索引,C/C++,R,Pandas,Numpy 中都使用相同 DT[i,j] 数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见数据处理工作。 ?...▌排序 datatable 排序 datatable 通过特定列来对进行排序操作,如下所示: %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____

    6.7K30

    R语言新神器visdat包(一行代码看穿整个数据集)

    vis_compare()可视化相同维度两个数据之间差异 vis_expect()可视化数据满足某些条件成立数据 vis_cor()一个漂亮热图中可视化变量相关性 vis_guess...上图告诉我们:R将此数据集读取为数值型或者整数型,并在OzoneSolar.R存在一些缺失数据。缺少数据由灰色表示。...如果数据不含有任何缺失数据: vis_miss(mtcars) ? (3) vis_compare()对比数据框差异 vis_compare()可以显示两个相同大小数据差异。...如果尝试列不同时比较两个数据差异,则会出现一个错误: chickwts_diff_2 <- chickwts chickwts_diff_2$new_col <- chickwts_diff_2$...(6)vis_guess()函数 用来猜测数据每个单元格是什么类型数据

    1.4K40

    用ProphetPython中进行时间序列预测

    然后,R ,我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据dfdf = datasets["Daily Orders"] 为了快速了解您数据框包含多少个观测值,可以运行以下语句: df.shape...df.dtypes 确认数据列是正确数据类型,就可以ds在数据创建一个新列,是该列完全相同副本: df['ds'] = df['date'] df['y'] = df['value'...现在,我们可以使用predict方法对未来数据每一行进行预测。 此时,Prophet将创建一个分配给变量数据框,其中包含该列下未来日期预测值yhat以及置信区间预测部分。...该inv_boxcox方法有两个必需输入。要转换数据数组转换λ值。...我们将对预测数据特定列进行逆变换,并提供先前从存储lam变量第一个Box-Cox变换获得λ值: 现在,您已将预测值转换回其原始单位,现在可以将预测值与历史值一起可视化: ?

    1.7K10

    使用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)

    如果使用conda,我们终端输入这个命令: 1conda install -c conda-forge ipywidgets 对于pip,这将是一个两步过程:1、安装2、启用: 1pip install...df_london.样本 假设我们想按年过滤数据。我们首先定义一个下拉列表,并用唯一年份值列表填充它。...使用下拉列表筛选数据 到目前为止还不错,但是所有查询输出都在这个非常相同单元格累积;也就是说,如果我们从下拉列表中选择一个新年份,新数据框将呈现在第一个单元格下面,同一个单元格上。...不过,理想行为是每次刷新数据内容。 捕获小部件输出 解决方法是一种特殊小部件(即输出)捕获单元输出,然后将其显示另一个单元。...我们将稍微调整代码以: 创建输出新实例 1output_year = widgets.Output() 调用事件处理程序clear_output方法,每次迭代清除先前选择,并在with块捕获数据输出

    13.6K61

    PySpark UD(A)F 高效使用

    两个主题都超出了本文范围,但如果考虑将PySpark作为更大数据pandascikit-learn替代方案,那么应该考虑到这两个主题。...由于主要是PySpark处理DataFrames,所以可以RDD属性帮助下访问底层RDD,并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据执行任意Python函数。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成 DataFrame 保存为 Hive 表,整个查询执行过程,所有数据操作都在 Java Spark 工作线程以分布式方式执行,这使得...[k1ruio56d2.png] 因为数据来回复制过多,分布式 Java 系统执行 Python 函数执行时间方面非常昂贵。...这意味着UDF中将这些列转换为JSON,返回Pandas数据,并最终将Spark数据相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同功能: 1)

    19.6K31

    独家 | 别在Python中用MatplotlibSeaborn作图了,亲,试试这个

    对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观可视化绘图是一项非常重要技能,这能够有效地传达数据洞察并推动后续执行。...R语言提供了一些很棒数据可视化(ggplot2、leaflet)仪表板(R Shiny)包,用这些可以创建漂亮可视化绘图。...在下面的代码,我们创建了这两个国家预期寿命人均 GDP 之间散点图。...animation_frame:用于标记动画dataframe列值。我们示例,参数设置为年份列。...animation_group:匹配“animation_group”行将被作为每一描述相同对象。我们想看看每个国家多年来进展情况,因此将其设置为国家列。

    1.7K20

    Python 数据科学入门教程:Pandas

    我倾向于将数据数据直接倒入 Pandas 数据执行我想要执行操作,然后将数据显示图表,或者以某种方式提供数据。 最后,如果我们想重新命名其中一列,该怎么办?...五、连接(concat)附加数据 欢迎阅读 Python Pandas 数据分析系列教程第五部分。本教程,我们将介绍如何以各种方式组合数据。...每个数据都有日期值列。这个日期列在所有数据重复出现,但实际上它们应该全部共用一个,实际上几乎减半了我们总列数。 组合数据时,你可能会考虑相当多目标。...当我们附加索引相同数据时会发生什么?...有人问为什么连接(concat )附加都退出了。 这就是原因。 因为共有列包含相同数据相同索引,所以组合这些数据要高效得多。 一个另外例子是附加一个序列。

    9K10

    如果 .apply() 太慢怎么办?

    如果你Python处理数据,Pandas必然是你最常使用库之一,因为它具有方便强大数据处理功能。...如果我们想要将相同函数应用于Pandas数据整个列值,我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据Pandas系列(数据一列)都可以与 .apply() 一起使用。...例如,我们想要创建一列列表来记录“radius_or_3”“diameter”之间可能大小。...我告诉你,对于一个数百万行数据框,需要 20 多分钟。 我们是否能够找到更高效方法来执行这项任务呢? 答案是肯定。...这比对整个数据使用 .apply() 函数快26倍!! 总结 如果你尝试对Pandas数据单个列使用 .apply(),请尝试找到更简单执行方式,例如 df['radius']*2。

    27210

    使用PythonNeo4j创建图数据

    然后,我们希望有三种不同节点类型与之对应:作者、论文类别。 每个节点类型都有一两个属性。对于作家来说,有作者名字。论文可以有ID标题。最后,类别有自己名称。...UNWIND命令获取列表每个实体并将其添加到数据。在此之后,我们使用一个辅助函数以批处理模式更新数据库,当你处理超过50k上传时,它会很有帮助。...请注意,在这个函数中有更多数据管道中移动,因此它可能有助于减少批处理大小,以防止超时错误。...同样,在这个步骤,我们可能会在完整数据上使用类似于explosion方法,为每个列表每个元素获取一行,并以这种方式将整个数据载入到数据。...因为Neo4j是一个事务性数据库,我们创建一个数据库,数据每一行就执行一条语句,这会非常缓慢。它也可能超出可用内存。沙箱实例有大约500 MB堆内存500 MB页面缓存。

    5.4K30

    人群接触网络 SIR 疫情模拟

    视频内容 如何用网络来表示人之间接触关系?接触网络,如何通过 SIR 模型模拟疫情发展趋势? 本案例将介绍SIR模型,图网络基本知识。...与传统 SIR 模型类似,有两个重要参数:感染率 β 恢复率 γ。我们需要给每个节点引入一个状态,取值为 S,I,R 一种。每一个时间步,需要动态对每一个节点状态进行更新。...x in df.columns]) 我们再次画出在相同 β γ 参数,相同 S0,I0,R0 下,传统 SIR 模型结果。...如果两个人之间有超过20秒以上面对面接触,则它们之间存在一条边。原始数据集中两个节点之间可能存在多条边,为了简化分析我们只保留其中一条边。数据集来源于网站KNOECT。...in df.columns])   观察上述两个图中疫情高峰到来时间,可以看到网络重要节点可以更快地传播疾病。

    8.8K43

    Github项目推荐 | visdat - 数据初步探索性可视化工具

    vis_compare()将相同维度两个数据之间差异可视化 vis_expect()将数据某些条件成立位置可视化 vis_cor()一个漂亮热图中对变量相关性可视化 vis_guess(...)将数据各个类earch值可视化 你可以“using visdat”小节查看更多关于visdat信息。...示例 使用 vis_dat() 让我们看看基地Rairquality(空气质量)数据集中内容,其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量信息。有关数据更多信息可以 ?...上面的图告诉我们,R读取这个数据集时是数值整数值,并在OzoneSolar.R显示一些缺失数据。类图例中表示,缺失数据用灰色表示,列/变量名列x轴上。...使用vis_compare() 有时你想要查看数据中发生了哪些变化。 vis_compare()可以显示两个相同大小数据差异。

    83730

    汇编

    一旦栈达到内核给定有限大小,或者如果栈越过了堆边界,则称栈溢出。这是一个致命错误,通常称为栈溢出。 # 栈指针基本指针寄存器 您尚未了解两个非常重要寄存器是 RSP RBP。...堆栈指针将更新为指向 Frame 4,该 feame 可能负责指令指针此新调用函数暂存空间和数据。 函数具体执行在第 4 完成,执行完之后指针从第四弹出,并继续指向第三....您可以通过选择不同并在 LLDB 控制台中键入 cpx rbp 或 cpx rsp LLDB 对此进行验证。 那么,为什么两个寄存器很重要?...而先前值应为 RSP 加上最近推送大小 ----- 对于 64 位体系结构,通常为 8 个字节。...RBP 值被压入堆栈。 这意味着以下两个命令将产生相同输出。 执行两个都进行验证。 (lldb) x/gx $rsp 这将查看栈指针寄存器所指向内存地址。

    3.5K20

    gpu上运行Pandassklearn

    本文中我们将 Rapids优化 GPU 之上DF、与普通Pandas 性能进行比较。 我们将在 Google Colab 对其进行测试。...NV显卡是唯一支持CUDA显卡,Rapids只支持谷歌Colab基于P4、P100、T4或V100gpu,分配到GPU后我们执行以下命令确认: !...我们看看创建时时间对比: 现在让我们看看GPU是否通过对这些数据执行一些操作来提高性能!...对数运算 为了得到最好平均值,我们将对两个df一列应用np.log函数,然后运行10个循环: GPU结果是32.8毫秒,而CPU(常规pandas)则是2.55秒!...函数train_test_split都与与sklearn同名函数函数相同使用.to_pandas()函数可以将gpu数据转换为普通pandas df

    1.6K20

    R语言函数含义与用法,实现过程解读

    R安装程序只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。 R特点 (1) 有效数据处理保存机制。 (2) 拥有一整套数组矩阵操作运算符。...命令文件执行输出转向到文件 如果命令存储于一个外部文件,比如工作目录workcommands.R,他们可以随时R任务中被执行 > source("commands.R")Windows...逻辑值因子在数据中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现值; 4 数据作为变量向量结构必须具有相同长度,而矩阵结构应当具有相同大小。...数据使用惯例 1 将每个独立,适当定义问题所包含所有变量收入同一个数据,并赋予合适、易理解、易辨识名称; 2 处理问题时,当相应数据挂接于位置2,同时第1层工作目录下存放操作数值临时变量...你甚至可以在后两个数中使用真值(true value)不同值,同一页上得到大小不同图。

    5.7K30

    刷爆全网动态条形图,原来5行Python代码就能实现!

    下载压缩包,将解压后文件夹放置项目的venv/lib/python3.7/site-packages目录下。 虚拟环境下打开文件夹,命令行运行如下命令完成安装。...3行代码Python代码就实现了,对大佬封装好库表示膜拜~ 这里因为作者封装好了数据处理模块,只需要3行代码即可。 对于我们而言,是需要加载自己数据,自己进行处理,所以多了那么2行。...示例里数据直接使用作者提供data文件夹下covid19_tutorial.csv文件(GitHub上有)。 ? 经过其封装好数据处理函数,得到最终数据。 ?...这里有一些要注意地方,比如中文配置,以及自定义颜色配置。 中文配置只需第三方库「_make_chart.py」文件,加入如下三行代码。...使用电视剧余欢水人物「百度指数」数据。 文件具体内容如下。 ? 经过数据透视表处理后,得到与该库格式相同数据。 ? 想用自己数据来做动态条形图,5行代码即可搞定。

    2.1K31

    R语言函数含义与用法,实现过程解读

    R安装程序只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。 R特点 (1) 有效数据处理保存机制。 (2) 拥有一整套数组矩阵操作运算符。...命令文件执行输出转向到文件 如果命令存储于一个外部文件,比如工作目录workcommands.R,他们可以随时R任务中被执行 > source("commands.R")Windows...逻辑值因子在数据中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现值; 4 数据作为变量向量结构必须具有相同长度,而矩阵结构应当具有相同大小。...数据使用惯例 1 将每个独立,适当定义问题所包含所有变量收入同一个数据,并赋予合适、易理解、易辨识名称; 2 处理问题时,当相应数据挂接于位置2,同时第1层工作目录下存放操作数值临时变量...你甚至可以在后两个数中使用真值(true value)不同值,同一页上得到大小不同图。

    4.7K120

    你实操了吗?YOLOv5 PyTorch 教程

    物体检测算法是一种能够检测给定某些物体或形状算法。例如,简单检测算法可能能够检测识别图像形状,例如圆形或正方形,而更高级检测算法可以检测更复杂物体,例如人、自行车、汽车等。...第 1 步:残差块-Residual Blocks(将图像分成更小网格框) 在此步骤,整个框架被分成较小框或网格。 所有网格都绘制原始图像上,共享相同形状大小。...这是通过量化两个交集度来实现:实值框(图像红色框)从结果返回框(图像蓝色框)。...训练数据集包含 15,000 张图像,而测试数据集包含 3,000 张图像。训练测试之间这种数据划分在某种程度上是最佳,因为训练数据集通常是测试数据大小 4 到 5 倍。...在这里,我们将遍历数据并进行一些转换。 以下代码最终目标是计算每个数据新 x-mid、y-mid、widthheight维度。

    1.4K00
    领券