Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
- a1, a2 …: Die …
Mit einer verschachtelten For-Schleife können Sie Elemente in mehreren Vektoren (oder mehreren Dimensionen einer Matrix) durchlaufen und einige Operationen ausführen.
Die Grundstruktur einer For-Schleife in R ist:
for(i in 1:4) {
print (i)
}
[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4
Die Grundstruktur einer verschachtelten For-Schleife lautet:
for(i in 1:4) {
for(j in 1:2) {
print (i*j)
}
}
[1] 1
[1] 2
[1] 2
[1] 4
[1] 3
[1] 6
[1] 4
[1] 8
Dieses Tutorial zeigt einige Beispiele zum Erstellen verschachtelter For-Schleifen in R.
Der folgende Code zeigt, wie Sie eine verschachtelte For-Schleife verwenden, um die Werte einer 4 × 4-Matrix einzugeben:
#Matrix erstellen
empty_mat <- matrix(nrow=4, ncol=4)
#leere Matrix anzeigen
empty_mat
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] NA NA NA NA
[2,] NA NA NA NA
[3,] NA NA NA NA
[4,] NA NA NA NA
# Verwenden Sie eine verschachtelte For-Schleife, um die Werte der Matrix einzugeben
for(i in 1:4) {
for(j in 1:4) {
empty_mat[i, j] = (i*j)
}
}
# Matrix anzeigen
empty_mat
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 2 3 4
[2,] 2 4 6 8
[3,] 3 6 9 12
[4,] 4 8 12 16
Der folgende Code zeigt, wie eine verschachtelte For-Schleife verwendet wird, um jeden Wert in einem Dataframe zu quadrieren:
#Leeres Dataframe erstellen
df <- data.frame(var1=c(1, 7, 4),
var2=c(9, 13, 15))
#Leeres Dataframe anzeigen
df
var1 var2
1 1 9
2 7 13
3 4 15
#Verwenden Sie eine verschachtelte For-Schleife, um jeden Wert im Dataframe zu quadrieren
for(i in 1:nrow(df)) {
for(j in 1:ncol(df)) {
df[i, j] = df[i,j]^2
}
}
#Neues Dataframe anzeigen
df
var1 var2
1 1 81
2 49 169
3 16 225
Im Allgemeinen funktionieren verschachtelte For-Schleifen bei kleinen Datensätzen oder Matrizen einwandfrei, bei größeren Daten sind sie jedoch eher langsam.
Bei Big Data ist die Familie der apply-Funktionen in der Regel viel schneller, und das data.table-Paket verfügt über viele integrierte Funktionen, die bei größeren Datenmengen effizient ausgeführt werden können.
So durchlaufen Sie Spaltennamen in R
So hängen Sie Zeilen an ein Dataframe in R
Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
Häufig möchten Sie möglicherweise nur die Anzahl der Zeilen in einem pandas-DataFrame zählen, die bestimmte Kriterien erfüllen.
Glücklicherweise ist dies mit der folgenden grundlegenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:
sum(df …