在Julia中,DataFrame是一个用于处理表格数据的数据结构。要选择包含最小分组变量的DataFrame的行,可以使用以下步骤: 1. 导入必要的包:使用`using DataFrames`导...
我们的df现在(在写入时)有320列。但是，我们希望一列显示日期，另一列显示我们称之为“case”的值。换句话说，我们要把数据帧从宽格式转换成长格式，这里就需要使用堆栈函数。df = DataFrames.stack(df, Not("Country/Region"), "Country/Region", variable_name="Date", value_name="Cases",)下...
grp = groupby(df, "Country/Region") column_names = names(grp) date_columns = column_names[2:end] # select all columns except the first column "Country/Region" df = combine(gdf, date_columns .=> sum .=> date_columns) 让我们看看到目前为止我们有什么。 first(df, 10) 我们的df现在(在...
column_names = names(grp) date_columns = column_names[2:end] # select all columns except the first column "Country/Region" df = combine(gdf, date_columns .=> sum .=> date_columns) 1. 2. 3. 4. 让我们看看到目前为止我们有什么。 first(df, 10) 1. 我们的df现在(在写入时)有320列。
Adding columns enhances data. Here, we calculate annual bonuses. add_column.jl using DataFrames df = DataFrame( Name = ["Alice", "Bob"], Salary = [55000.0, 72000.0] ) df[!, :Bonus] = df.Salary .* 0.1 println(df) Thedf[!, :Bonus]syntax adds aBonuscolumn. We calculate it as 10...
df=DataFrames.stack(df,Not("Country/Region"),"Country/Region",variable_name="Date",value_name="Cases",) 下面是我们格式化完成的数据,显示最后10行。 last(df,10) 还有一件事要做。我们需要将de列“Date”从分类字符串格式转换为绘制时间序列的日期格式。
df = DataFrames.stack( df, Not("Country/Region"), "Country/Region", variable_name="Date", value_name="Cases", ) 下面是我们格式化完成的数据,显示最后10行。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 last(df, 10) 还有一件事要做。我们需要将de列“Date”从分类字符串格式转换为绘制...
DataFrames包支持拆分-应用-组合策略,通过groupby函数创建GroupedDataFrame,然后是combine,select / select!或transform/transform!。 手册这一部分中描述的所有操作都支持AbstractDataFrame(当拆分和合并步骤被跳过时)和GroupedDataFrame。从技术上讲,AbstractDataFrame只是被认为是在没有列的情况下分组(意味着它只有一个组,如...
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julia> select(df, :x1) 1×1 DataFrame │ Row │ x1 ││ │ Int64 │├─────┼───────┤│ 1 │ 1 │ julia> df[:, :x1] 1-element Array{Int64,1}: 1 By default select copies columns of a passed source data frame. In order to avoid copying, pass copycols=false:...