假设我有以下数据框:
julia> using DataFrames
julia> df = DataFrame(id=["a", "b", "a", "b", "b"], v=[1, 1, 1, 1, 2])
5×2 DataFrame
Row │ id v
│ String Int64
─────┼───────────────
1 │ a 1
2 │ b 1
3 │ a 1
4 │ b 1
5 │ b 2
我想计算列 :v
中唯一值的数量每个由列 :id
定义的组.我尝试了以下方法:julia> gdf = groupby(df, :id)
GroupedDataFrame with 2 groups based on key: id
First Group (2 rows): id = "a"
Row │ id v
│ String Int64
─────┼───────────────
1 │ a 1
2 │ a 1
⋮
Last Group (3 rows): id = "b"
Row │ id v
│ String Int64
─────┼───────────────
1 │ b 1
2 │ b 1
3 │ b 2
julia> combine(gdf, :v => x -> length(unique(x)) => :len)
2×2 DataFrame
Row │ id v_function
│ String Pair…
─────┼────────────────────
1 │ a 1=>:len
2 │ b 2=>:len
但它不会产生预期的结果。如何解决对 combine
的调用?
最佳答案
这是一个常见的问题。问题在于 Julia 如何解释您的转换规范:
julia> :v => x -> length(unique(x)) => :len
:v => var"#3#4"()
正如你可以看到整个 x -> length(unique(x)) => :len
由于 Julia 运算符优先级规则,部分被视为匿名函数的定义。相反,您应该将匿名函数的定义括在括号中,如下所示:julia> combine(gdf, :v => (x -> length(unique(x))) => :len)
2×2 DataFrame
Row │ id len
│ String Int64
─────┼───────────────
1 │ a 1
2 │ b 2
另请注意,在这种情况下,您可以使用函数组合运算符 ∘
像这样:julia> combine(gdf, :v => length∘unique => :len)
2×2 DataFrame
Row │ id len
│ String Int64
─────┼───────────────
1 │ a 1
2 │ b 2
在这种情况下,您不必显式定义匿名函数,因此不需要括号。
关于dataframe - 无法在 DataFrames.jl 中执行列转换,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69194267/