这更像是一个概念问题，我没有具体问题。我正在学习Python进行数据分析，但我对R非常熟悉-R的一大优点是plyr(当然还有ggplot2)，甚至更好的dplyr。Pandas当然也有拆分应用，但是在R中我可以做类似的事情(在dplyr中，在plyr中有点不同，我现在可以看到dplyr如何模仿对象编程中的.符号)data%.%group_by(c(.....))%.%summarise(new1=....,new2=....,.....newn=....)我同时创建多个汇总计算我如何在python中做到这一点，因为df[...].groupby(.....).sum()onlysums
我在从R过渡到pandas时遇到问题，其中dplyr包可以轻松分组并执行多个摘要。请帮助改进我现有的用于多个聚合的Pythonpandas代码:importpandasaspddata=pd.DataFrame({'col1':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],'col2':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0],'col3':[-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,0]})result=[]fork,vindata.groupby('col1'):result.append([k,max(v['col2']),min(v['col3'])])printp
dplyr::distinct对数据框去重，该方法默认保留重复记录的第一条记录通过指定一列或多列进行去重df%>%distinct(`column1`,`column2`,`···`,.keep_all=T)#.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量通过基于所有列向量去除重复行记录df%>%distinct()此外，除了使用distinct函数处理重复行记录，在dplyr管道中，还推荐使用group_by配合使用slice实现更细致的去重操作，如：随机保留1条重复行记录df%>%group_by(`column1`,`···`)%>%slice_sample(n=1)%>%data.
dplyr::distinct对数据框去重，该方法默认保留重复记录的第一条记录通过指定一列或多列进行去重df%>%distinct(`column1`,`column2`,`···`,.keep_all=T)#.keep_all表示去重后返回数据框的所有列向量通过基于所有列向量去除重复行记录df%>%distinct()此外，除了使用distinct函数处理重复行记录，在dplyr管道中，还推荐使用group_by配合使用slice实现更细致的去重操作，如：随机保留1条重复行记录df%>%group_by(`column1`,`···`)%>%slice_sample(n=1)%>%data.
安装R包options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")install.packages("dplyr")library(dplyr)读取iris数据test1.新增列新增一列：方法一mutate(test,new=Sepal.Length*Sepal.Width)新增一列：方法二test$newhead(test)新增一列：方法三（transform）test新增一列：方法四（transfor
安装R包options("repos"=c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")install.packages("dplyr")library(dplyr)读取iris数据test1.新增列新增一列：方法一mutate(test,new=Sepal.Length*Sepal.Width)新增一列：方法二test$newhead(test)新增一列：方法三（transform）test新增一列：方法四（transfor
引言一直以来都听闻tidy-r是使R语言起死回生的存在，尽管没有系统学习过，但已经在coding中潜移默化的使用了许多tidy语法，例如管道符%>%、ggplot2等等。最近在处理bed文件时遇到了很多base-r解决起来非常复杂的问题，网上一查都是用dplyr包解决的。因此本文记录一下dplyr的常用语法，希望以后逐渐由base-r向tidy-r过渡。tidyverse家族dplyr函数特征第一个参数是一个数据框。随后的参数描述了如何处理第一个参数中指定的数据框，你可以直接引用数据框中的列，而无需使用$运算符（只需使用列名）。函数的返回结果是一个新的数据框数据框必须经过正确格式化和注释才能发
引言一直以来都听闻tidy-r是使R语言起死回生的存在，尽管没有系统学习过，但已经在coding中潜移默化的使用了许多tidy语法，例如管道符%>%、ggplot2等等。最近在处理bed文件时遇到了很多base-r解决起来非常复杂的问题，网上一查都是用dplyr包解决的。因此本文记录一下dplyr的常用语法，希望以后逐渐由base-r向tidy-r过渡。tidyverse家族dplyr函数特征第一个参数是一个数据框。随后的参数描述了如何处理第一个参数中指定的数据框，你可以直接引用数据框中的列，而无需使用$运算符（只需使用列名）。函数的返回结果是一个新的数据框数据框必须经过正确格式化和注释才能发
Makingacustomfunctionapplyrowiseindplyrmutate我有一个自定义布尔函数来检查一个字符串(我的实际函数比下面提供的要多，这只是作为说明性示例提供的)。如果我将第一个版本与dplyr::mutate()一起使用，它只适用于第一个值，然后将所有行设置为那个答案。我可以将函数package在purr::map()中，但是在较大的数据集上这似乎很慢。它似乎也不是mutate正常工作的方式。12345678910111213141516171819202122232425262728293031library(tidyverse)valid_string #Che
Makingacustomfunctionapplyrowiseindplyrmutate我有一个自定义布尔函数来检查一个字符串(我的实际函数比下面提供的要多，这只是作为说明性示例提供的)。如果我将第一个版本与dplyr::mutate()一起使用，它只适用于第一个值，然后将所有行设置为那个答案。我可以将函数package在purr::map()中，但是在较大的数据集上这似乎很慢。它似乎也不是mutate正常工作的方式。12345678910111213141516171819202122232425262728293031library(tidyverse)valid_string #Che
