«apply» 태그된 질문

인수 목록을 사용하여 다른 함수를 호출하는 함수입니다.

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팬더는 다른 열의 값을 기반으로 새 열을 생성 / 여러 열의 함수를 행 단위로 적용
나는이 6 개 열 (에 (그것이 경우 - 다른 사다리를 사용) 내 사용자 지정 기능을 적용 할 ERI_Hispanic, ERI_AmerInd_AKNatv, ERI_Asian, ERI_Black_Afr.Amer, ERI_HI_PacIsl, ERI_White내 dataframe의 각 행). 다른 질문과 다른 방법을 시도했지만 여전히 내 문제에 대한 올바른 답변을 찾지 못하는 것 같습니다. 이것의 중요한 부분은 사람이 히스패닉으로 간주되면 다른 것으로 계산할 …
316 python  pandas  numpy  apply 
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여러 열을 참조하는 팬더 '적용'기능이 작동하지 않는 이유는 무엇입니까? [닫은]
닫은. 이 질문은 재현 할 수 없거나 오타가 원인 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 질문을 업데이트하여 스택 오버플로에 대한 주제 입니다. 작년에 문을 닫았 습니다 . 이 질문을 개선하십시오 다음 데이터 프레임에서 여러 열을 사용할 때 Pandas apply 함수에 문제가 있습니다. df = DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), …
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R은 가족을 구문 설탕보다 더 많이 적용합니까?
... 실행 시간 및 / 또는 메모리와 관련하여. 이것이 사실이 아닌 경우 코드 스 니펫으로이를 증명하십시오. 벡터화에 의한 속도 향상은 계산되지 않습니다. 속도 향상에서 온해야한다 apply( tapply, sapply, ...) 그 자체.
152 r  apply 
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모든 값이 NA 인 데이터 프레임에서 열 제거
나는 데이터 프레임에 문제가 정말 그 문제를 자신을 확인할 수 없습니다 : dataframe은 임의의가 열 등의 속성을 하고 각 행은 하나 개를 나타냅니다 데이터 세트를 . 질문 : 어떻게하는 어디에서 열을 제거 ALL 행 값이 NA는 ?
149 r  apply  dataframe 
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파이썬 팬더 : 시리즈에 인수가있는 함수 적용
파이썬 팬더의 시리즈에 인수가있는 함수를 적용하고 싶습니다. x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1) y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2) ... 이 문서 는 apply 메소드 지원에 대해 설명하지만 인수를 허용하지 않습니다. 인수를 받아들이는 다른 방법이 있습니까? 또는 간단한 해결 방법이 누락 되었습니까? 업데이트 (2017 년 10 월) : 이 질문은 원래 팬더 apply()가 위치 …
147 python  pandas  apply 
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“* 적용”패밀리가 실제로 벡터화되지 않습니까?
그래서 우리는 모든 R 신규 사용자에게 " apply벡터화되지 않았으며 Patrick Burns R Inferno Circle 4 "를 확인하는 데 익숙합니다 . 일반적인 반사는 apply 제품군에서 기능을 사용하는 것입니다. 이것은 벡터화 가 아니며 루프 숨김 입니다. apply 함수의 정의에는 for 루프가 있습니다. lapply 함수는 루프를 묻지 만 실행 시간은 명시적인 for 루프와 …
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행렬 또는 데이터 프레임의 모든 행에 함수 적용
2 행렬과 2 벡터를 인수 중 하나로 취하는 함수가 있다고 가정합니다. 행렬의 각 행에 함수를 적용하고 n- 벡터를 얻고 싶습니다. R에서이 작업을 수행하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어, 세 점에서 2D 표준 정규 분포의 밀도를 계산하고 싶습니다. bivariate.density(x = c(0, 0), mu = c(0, 0), sigma = c(1, 1), rho = …
129 r  function  matrix  apply  sapply 
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코드에서 pandas apply ()를 언제 사용해야합니까?
Pandas 메서드 사용과 관련된 Stack Overflow 질문에 대한 많은 답변을 보았습니다 apply. 나는 또한 사용자들이 " apply느리기 때문에 피해야한다 "고 언급하는 것을 보았습니다 . apply느린 성능을 설명하는 주제에 대한 많은 기사를 읽었습니다 . 또한 문서에서 apply단순히 UDF 전달을위한 편리한 기능에 대한 면책 조항을 보았습니다 (지금은 찾을 수없는 것 같습니다). 따라서 …
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팬더에서 여러 열을 반환 apply ()
나는 DataFrame 팬더 있습니다 df_test. 크기를 바이트 단위로 나타내는 'size'열을 포함합니다. 다음 코드를 사용하여 KB, MB 및 GB를 계산했습니다. df_test = pd.DataFrame([ {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933}, {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711}, ]) df_test['size_kb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / 1024.0, grouping=True) + ' KB') df_test['size_mb'] = df_test['size'].astype(int).apply(lambda x: locale.format("%.1f", x / …
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DataFrame의 각 셀에 기능 적용
다음과 같은 데이터 프레임이 있습니다. A B C foo bar foo bar bar foo foo bar 각 행의 모든 ​​요소 (또는 각 열의 모든 요소)를 살펴보고 다음 함수를 적용하여 후속 DF를 얻고 싶습니다. def foo_bar(x): return x.replace('foo', 'wow') A B C wow bar wow bar bar wow wow bar 각 …
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R에서 루프가 느린 이유는 무엇입니까?
루프가 느리고 R대신 벡터화 된 방식으로 작업을 수행해야 한다는 것을 알고 있습니다. 하지만 왜? 루프가 느리고 apply빠른 이유는 무엇 입니까? apply몇 가지 하위 기능을 호출합니다. 빠르지 않은 것 같습니다. 업데이트 : 죄송합니다. 질문이 잘못되었습니다. 벡터화와 apply. 내 질문은, "벡터화가 더 빠른 이유는 무엇입니까?"
87 performance  r  apply 
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'vapply'가 'sapply'보다 안전한 이유는 무엇입니까?
문서에 따르면 vapply와 유사 sapply하지만 미리 지정된 반환 값 유형이 있으므로 사용하는 것이 더 안전 할 수 있습니다 [...]. 일반적으로 더 안전한 이유에 대해 설명해 주시겠습니까? 추신 : 나는 답을 알고 있고 이미 피하는 경향이 sapply있습니다. 여기에 좋은 대답이 있었으면 좋겠어요. 그래서 동료들에게 그것을 가리킬 수 있습니다. 제발 "매뉴얼을 읽어라"라고 …
84 r  apply  r-faq 
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Math.max.apply ()는 어떻게 작동합니까?
어떻게 Math.max.apply()작동합니까?. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=utf-8 /> <title>JS Bin</title> </head> <body> <script> var list = ["12","23","100","34","56", "9","233"]; console.log(Math.max.apply(Math,list)); </script> </body> </html> https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Math/max 위의 코드는 목록에서 최대 수를 찾습니다. 누구든지 아래 코드가 어떻게 작동하는지 말해 줄 수 있습니까?. 통과하면 작동하는 것 같습니다null or Math. console.log(Math.max.apply(Math,list)); 모두 user-defined/Native functions사용할 수있는 …
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팬더는 한 열의 값 조건에 따라 여러 열의 값을 한 번에 덮어 씁니다.
나는 그러한 DataFrame을 가지고있다 : df = pd.DataFrame(data={ 'col0': [11, 22,1, 5] 'col1': ['aa:a:aaa', 'a:a', 'a', 'a:aa:a:aaa'], 'col2': ["foo", "foo", "foobar", "bar"], 'col3': [True, False, True, False], 'col4': ['elo', 'foo', 'bar', 'dupa']}) col1에서 ":"로 분할 한 후 목록의 길이를 얻고 싶습니다. 길이가 2보다 크면 값을 덮어 쓰거나 길이가 2보다 작 …
11 python  pandas  apply 
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