我有一个包含关键字和指标的数据框。
到目前为止，我拆分了关键字，将每个主题的指标相加，并计算该主题的出现次数。
我想第二次使用 nrow 来创建一个新的指标，例如“metric_per_Frequency”。
有没有办法将最后一部分内结合起来？
(我知道使用 DataFramesMeta @by 是可能的，但是在这个小样本上进行测试时，这似乎比使用组合要慢得多)。
另外，我不希望在新代码行中使用combine之后完成此操作，因为我似乎缺少combine()的正确用法。
这是一个最小样本:
topics = ["Money,Income,Lifestyle","Knowledge,Windows,Weather","Vaccation,Holiday,Money,Weather"]
metric = [2347820, 1275610, 1255383]
table = DataFrame(topics=topics, metric=metric)
agg_table = combine(
groupby(
flatten(transform(table, :topics => ByRow(x -> ismissing(x) ? "" : string.(split(x, ","))) => :topics), :topics),
[:topics]),
nrow => :frequency_topics,
:metric => sum => :sum_metric
#:metric => sum/nrow .=> :metric_per_frequency
)
结果应该是这样的:
Row │ topics sum_metric freq_topic metric_per_frequency
│ String Int64 Int64 Float64
─────┼──────────────────────────────────────────────────────────
1 │ Money 3603203 2 1.8016e6
2 │ Income 2347820 1 2.34782e
3 │ Lifestyle 2347820 1 2.34782e
4 │ Knowledge 1275610 1 1.27561e
5 │ Windows 1275610 1 1.27561e
6 │ Weather 2530993 2 1.2655e6
7 │ Vaccation 1255383 1 1.25538e
8 │ Holiday 1255383 1 1.25538e
最佳答案
您想要的只是平均值(在使用统计后可用):
julia> agg_table = combine(
groupby(
flatten(transform(table, :topics => ByRow(x -> ismissing(x) ? "" : string.(split(x, ","))) => :topics), :topics),
[:topics]),
nrow => :frequency_topics,
:metric => sum => :sum_metric,
:metric => mean => :metric_per_frequency
)
8×4 DataFrame
Row │ topics frequency_topics sum_metric metric_per_frequency
│ String Int64 Int64 Float64
─────┼───────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ Money 2 3603203 1.8016e6
2 │ Income 1 2347820 2.34782e6
3 │ Lifestyle 1 2347820 2.34782e6
4 │ Knowledge 1 1275610 1.27561e6
5 │ Windows 1 1275610 1.27561e6
6 │ Weather 2 2530993 1.2655e6
7 │ Vaccation 1 1255383 1.25538e6
8 │ Holiday 1 1255383 1.25538e6
关于julia - 创建新列时如何在组合中使用 nrow - julia，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/76028489/