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data.frame r用法在 [心得] 資料整理套件介紹-第二章dplyr(上) - 看板R_Language 的推薦與評價

作者celestialgod (攸藍)

看板R_Language

標題[心得] 資料整理套件介紹-第二章 dplyr(上)

時間Wed Jul 22 14:14:32 2015

這章重點放在dplyr

plyr與dplyr有不少函數是重疊的

不過都會以dplyr為主

plyr跟dplyr有一些名字不同，但功能相似的函數

我會一併介紹

先列一下這章要介紹的函數 (沒標註的就是來自dplyr)

A. 基本整理的函數：arragnge, filter, mutate, select, group_by, summarise, n

B. 增併rownames為變數：add_rownames, plyr:::name_rows

C. list to data.frame：as_data_frame

D. by var 合併函數：join, plyr:::join, data.table:::merge, base:::merge

E. col/row 合併函數：bind_rows, data.table:::rbindlist, bind_cols

F. 取唯一列：distinct, data.table:::unique

G. 列行運算：rowwise, plyr:::colwise

H. 值映射(對應修改)：plyr:::mapvalues, plyr:::revalue

I. 其他函數：summarise_each, mutate_each

J. 特殊函數：plyr:::here

1. 基本整理函數

arrange: 根據你選定的變數做排列 (可以是多個變數)

filter: 根據你設定的條件做row 篩選(or selection)

mutate: 根據你給定的值賦予新變數，或是變更舊變數

select: 根據給定的變數名稱做選擇，也可以做刪除變數

group_by: 根據給定變數做group，以銜接summarise

summarise: 資料整併

n: 計算資料個數

用一個簡單例子來展示用法：

` R
set.seed(100)
(dt = data.table(V1 = rpois(5, 3),
V2 = sample(c("g1", "g2"), 5, 1), V3 = rnorm(5)))
# V1 V2 V3
# 1: 2 g1 0.3186301
# 2: 2 g2 -0.5817907
# 3: 3 g1 0.7145327
# 4: 1 g2 -0.8252594
# 5: 3 g1 -0.3598621

dt %>% arrange(V1, V2, V3)
# V1 V2 V3
# 1: 1 g2 -0.8252594
# 2: 2 g1 0.3186301
# 3: 2 g2 -0.5817907
# 4: 3 g1 -0.3598621
# 5: 3 g1 0.7145327

dt %>% filter(V1 <= 2, V3 < 0)
# V1 V2 V3
# 1: 2 g2 -0.5817907
# 2: 1 g2 -0.8252594

dt %>% mutate(V5 = V1 * V3, V6 = substr(V2, 2, 2),
V7 = round(V3), V8 = 1L, V3 = V3 **2)
# V1 V2 V3 V5 V6 V7 V8
# 1: 2 g1 0.1015251 0.6372602 1 0 1
# 2: 2 g2 0.3384804 -1.1635814 2 -1 1
# 3: 3 g1 0.5105570 2.1435981 1 1 1
# 4: 1 g2 0.6810531 -0.8252594 2 -1 1
# 5: 3 g1 0.1295008 -1.0795864 1 0 1

dt %>% select(V1, V2)
# V1 V2
# 1: 2 g1
# 2: 2 g2
# 3: 3 g1
# 4: 1 g2
# 5: 3 g1

dt %>% group_by(V2) %>% summarise(size_g = n(), m_V3 = mean(V3),
s_V1 = sum(V1))
# V2 size_g m_V3 s_V1
# 1 g1 3 0.2244336 8
# 2 g2 2 -0.7035251 3
`

上面的例子是一些簡單運用的範例

先介紹一下tbl_df, tbl_dt的class

tbl_df跟tbl_dt只會列出一部分的資料

做操作時比較不會因為太多資料的輸出造成當機

要更改列出的資料量，可以這樣做

` R
set.seed(100)
(dt = data.table(V1 = rpois(50, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 50, 1),
V3 = rnorm(50))) %>% tbl_dt(FALSE)
# V1 V2 V3
# 1 2 g1 -0.4470622
# 2 2 g1 -1.7385979
# 3 3 g1 0.1788648
# 4 1 g1 1.8974657
# 5 3 g2 -2.2719255
# 6 3 g1 0.9804641
# 7 4 g1 -1.3988256
# 8 2 g1 1.8248724
# 9 3 g2 1.3812987
# 10 1 g1 -0.8388519
# .. .. .. ...

print(dt, n = 5)
# V1 V2 V3
# 1 2 g1 -0.4470622
# 2 2 g1 -1.7385979
# 3 3 g1 0.1788648
# 4 1 g1 1.8974657
# 5 3 g2 -2.2719255
# .. .. .. ...
`

再介紹一些這些函數的其他用法

` R
dt = data.table(V1 = rpois(20, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 20, 1),
V3 = rnorm(20), V4 = rgamma(20, 5, 3))
# 你可以直接用一個你想要使用的變數放入，不須先立變數
dt %>% arrange(V1*V3, V3)
dt %>% filter(abs(V1*V3) > 1)
# desc是dplyr的函數提供反向排列
dt %>% arrange(V1)
dt %>% arrange(desc(V1))
# 兩種做變數刪除的方式 (我偏好第二種)
dt %>% mutate(V4 = NULL)
dt %>% select(-V4)
# select 還有提供各種特別函數於select中使用
dt %>% select(starts_with("V"))
dt %>% select(ends_with("1"))
dt %>% select(contains("2"))
dt %>% select(matches("\\w\\d"))
dt %>% select(num_range("V", 1:2))
`

2. 增併rownames為變數

如標題所示，直接看範例

` R
dat = data.frame(A = 1:5, row.names = paste0("City_", LETTERS[1:5]))
dat %>% name_rows
dat %>% add_rownames
dat %>% add_rownames("city") # add_rownames可以改成你要的名稱
`
3. list to data.frame

as_data_frame提供比as.data.frame有效率的轉換方法

我之前也沒用過，不過看到manual寫到這個函數，就忍不住想分享一下

不過這個函數強迫list的element要有name，使用上要注意一下

` R
library(microbenchmark)
dat_list = lapply(rep(1e6, 200), rnorm)
names(dat_list) <- paste0("A", 1:200)
microbenchmark(
as_data_frame(dat_list),
as.data.frame(dat_list)
)
#Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq
# as_data_frame(dat_list) 1.22642 1.281156 1.418296 1.311944 1.339027
# as.data.frame(dat_list) 19.83196 20.199147 21.397833 20.350524 21.143335
# expr max neval
# as_data_frame(dat_list) 6.957693 100
# as.data.frame(dat_list) 33.307182 100
`
看起來是沒差很多啦(汗顏，可能資料不夠大

4. by var 合併函數

先介紹base的merge，這個函數是用來合併兩個data.frame

除了input的兩個data.frame，還有其他五個input (其他input之後再提)

a. by - 合併根據的變數
b. by.x - 合併根據的變數於第一個data.frame的名稱
c. by.y - 合併根據的變數於第二個data.frame的名稱
d. all.x - 是否保留來自第一個data.frame的values
e. all.y - 是否保留來自第一個data.frame的values

註：還有一個input是 all 可以一次控制all.x跟all.y

我用簡單的範例去介紹這幾個選項

` R
## 產生資料
set.seed(75)
(x = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE))
# cat1 cat2 v
# 1 A 1 4
# 2 A 2 3
# 3 <NA> NA 4
# 4 B NA 4
# 5 A 1 4
(y = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE))
# cat1 cat2 v
# 1 A 2 1
# 2 A 1 8
# 3 <NA> NA 2
# 4 B 2 5
# 5 <NA> 1 3

## 兩個data.frame的資料都不保留 (預設值)
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = FALSE, all.y = FALSE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 <NA> NA 4 2

## 保留第一個data.frame的全部資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = TRUE, all.y = FALSE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B NA 4 NA
# 5 <NA> NA 4 2

## 保留第二個data.frame的全部資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = FALSE, all.y = TRUE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B 2 NA 5
# 5 <NA> 1 NA 3
# 6 <NA> NA 4 2

## 保留兩個data.frame全部的資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = TRUE, all.y = TRUE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B 2 NA 5
# 5 B NA 4 NA
# 6 <NA> 1 NA 3
# 7 <NA> NA 4 2
`

all.x跟all.y這四種組合分別對應到dplyr的四種join

a. inner_join - merge(..., all.x = FALSE, all.y = FALSE)
b. left_join - merge(..., all.x = TRUE , all.y = FALSE)
c. right_join - merge(..., all.x = FASLE, all.y = TRUE)
d. full_join - merge(..., all.x = TRUE , all.y = TRUE)

但是merge跟dplyr的join還是有些微不同

dplyr的join不會去比對by variable都是NA的情況

給一個例子就好

` R
inner_join(x, y, by = c("cat1","cat2"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 <NA> NA 4 2
# 4 A 1 4 8
`

PS: If you use dplyr 0.4.1, there is something wrong. You're gonna find the

output do not contain the line: 3 <NA> NA 4 2. Please update your dplyr

to 0.4.2 or higher version.

至於plyr:::join就沒有這個問題

` R
join(x, y, by = c("cat1","cat2"), 'inner')
# cat1 cat2 v v
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 <NA> NA 4 2
# 4 A 1 4 8
`
plyr:::join用法其實大同小異，它是用type去控制join方式

最後是data.table:::merge

` R
setDT(x)
setDT(y)
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1: NA NA 4 2
# 2: A 1 4 8
# 3: A 1 4 8
# 4: A 2 3 1
`
其實用法跟merge一模一樣，不贅述

介紹完by, all.x, 跟all.y之後，我們來介紹by.x跟by.y

用一個簡單例子：

` R
set.seed(75)
x = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE)
y = data.frame(cat3 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat4 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE)
merge(x, y, by.x = c("cat1","cat2"), by.y = c("cat3","cat4"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 <NA> NA 4 2
`
我想這個例子已經很好說明了by.x跟by.y了

接著是再dplyr怎麼做？

` R
inner_join(x, y, by = c("cat1" = "cat3", "cat2" = "cat4"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 A 1 4 8
`

至於plyr:::join跟data.table:::merge就沒有支援這種功能了

dplyr還提供兩種join: semi_join跟anti_join

簡單說明一下，semi_join就是只保留第一個data.frame變數的inner_join

anti_join則semi_join沒有配對的組合

這兩個有興趣再去玩玩看，這裡就不提供例子了

最後是一個實際問題

我如果要merge超過三個的df怎麼辦？

可以參考一下 #1LaHm_aH (R_Language)

這裡完整介紹一下使用這幾個套件要怎麼解決

` R
DF_list = replicate(5, data.frame(cat1 = sample(c("A", "B"), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2), 5, 1), v = rnorm(5)), simplify = FALSE)
# 下列兩種會變成橫表，每一個data.frame的v都會保留
Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all=TRUE), DF_list)
Reduce(function(x, y) full_join(x, y, by = c("cat1","cat2")), DF_list)
# 只保留第一個data.frame的值
join_all(DF_list, by = c("cat1","cat2"), type = "full")
# 直表，保留全部的v，等同於全部做rbind
join_all(DF_list, by = c("cat1","cat2", "v"), type = "full")
`

其實這樣每一個方法的結果都會很混亂，非常不建議，除非你知道你目標是什麼

5. col/row 合併函數

bind_rows跟rbindlist其實就是在做 do.call(rbind, .)或是 Reduce(rbind, .)

只是這兩個function更加有效率

如果還不懂do.call(rbind, .)跟Reduce(rbind, .)再做什麼

剛好可以利用這個機會去弄懂他們在幹嘛

` R
DF_list = replicate(5, data.frame(cat1 = sample(c("A", "B"), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2), 5, 1), v = rnorm(5)), simplify = FALSE)
bind_rows(DF_list)
rbindlist(DF_list)
`

bind_cols等同於 do.call(cbind, .)

`
DT_list = lapply(1:5, function(x) data.table(rnorm(5)) %>%
setnames(paste0("V", x)))
bind_cols(DT_list)
`

還有一半，我們留到下一章再討論。

[關鍵字]: dplyr

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.27.107
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1437545676.A.A4B.html

推 MADNUG: 第一章還沒研究完，第二章又出來了>"< 感謝推推 07/22 14:48

這種東西越拖越不想寫啊，想說早點寫完XDDD

第三章可能要拖到晚上了，現在有點累

推 kokolotl: 感謝~~ 07/22 22:12

推 squallscer: 推實用！dplyr愛好者+1 07/22 23:07

※ 編輯: celestialgod (123.205.27.107), 08/12/2015 21:07:23

... <看更多>

data.frame r用法在 2 R 資料結構| 資料科學與R語言的推薦與評價

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Taipei, data.frame 等, 許多內建函數也採用點式風格, 例如is.integer() ... 其中第二種方式是R 語言建議的用法, 而"=" 則不建議使用, 因為等號賦值只 ...

#40. r语言data frame

r 语言data frame,R语言data.frame与tibble的异同点? - 知乎,# data[data =='dm'] <- 'dataming'这个容易出错,一般用于处理非factor列,比如此处dm是在postion列, ...

#41. r ? <- $ () [] {} [[ @ :: 常用特殊運算子(operators)

二維資料如matrix, data.frame 使用[列, 行] 方式取出資料或是取出直行欄位資料. # 讀取iris第1至4欄資料 iris[1:4]. {}大括號. {}大括號用於標註 ...

#42. R 合併重複名稱的列，加總各欄位值教學 - Office 指南

介紹如何使用R 的 dplyr 套件，將data frame 重複的名稱的列合併，加總各欄位值。假設我們有一張data frame 表格，資料如下：. # 原始資料 df <- data.frame( x ...

#43. 資料處理-實用的10個小技巧| Data Processing Basics FAQ

本篇整理了使用R語言進行資料處理(Data Processing) 的Top 10 FAQ，為了節省健忘 ... 包括資料欄位重新命名、產生隨機亂數、產生data frame、數值區隔 ...

#44. R | Calculate row means, SD and SE - science circle

明明有Excel 可用為什麼偏要用R？ ... Use data.frame() function to create a data frame ... filter() 的用法請看這篇：R | Data manipulation

#45. R語言入門之data.frame------數據框的使用 - 每日頭條

第四行代碼表示每位患者就診時疾病的名稱，最後一行代碼data.frame用來將 ... 和前面的matrix用法相同，nrow顯示數據框的行數，ncol顯示列數，dim顯示 ...

#46. R 統計軟體-- 語法與函數 - 陳鍾誠的網站

data.frame(v=1:4,ch=c("a","B","c","d"),n=10);. list(…) 建立串列, list(a=c(1,2),b="hi",c= ...

#47. R语言data.frame用法R语言data.frame()命令的使用教程

想了解R语言data.frame()命令的使用教程的相关内容吗，红金龙-时光在本文为您仔细讲解R语言data.frame用法的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正 ...

#48. R語言中eval和do.call的用法 - 台部落

eval()函數的用法此函數可以接受一個字符串str作爲參數，並把此str當做 ... do.call(what, args, quote = FALSE, envir = parent.frame()) 參數:.

#49. R语言基本操作函数(1)变量的基本操作- 日记 - 豆瓣

R 语言基本操作函数(1)变量的基本操作1.变量变换as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),.

#50. 新发现的R 里关于data.table 的一些神奇用法 - xzy's blog

R 语言中的 data.table 包可以理解为 data.frame 的高级版本，它比较适合适合用来处理大型数据集。载入包并且读取一些数据，当然也可以使用 nrow ...

#51. r subset用法

R 語言中的subset()應用也可以使用select參數選擇指定的列以上是subset函數在結合data.frame進行條件篩選時的常見用法subset函數還可以用在向量上，其實這從上面的用法 ...

#52. R常见问题解答153 分钟学会

本文档的目的是为具有一定统计（数学）背景的R 软件初学者提供一个快速 ... data frame（数据框）可以理解是一个松散的数据集。 ... 美）环境用法。

#53. R的package安裝及基本操作

()內為所屬package名. 描述此function的功能. 使用語法. 參數用法 ... 前面的步驟準備好了，R就有分析microarray data 的基. 本功能. 2. 以下會介紹一些基本的運算子， ...

#54. 如何使用pandas 的apply？Dataframe 加入新Column？Python ...

個人比較喜歡這個用法。我們加入lambda r 的語法，直接在apply，而不是BMI_2 指定哪個列（column）是Weight 和Height。這個方法的 ...

#55. 关于dataframe：plyr ddply并总结在R中的用法 - 码农家园

plyr ddply and summarise use in R嗨，我想避免使用循环，所以想使用plyr的东西来帮助解决我的问题。我想创建一个函数，以从数据帧中为每个因子获取 ...

#56. r subset用法完整相關資訊 - 萌寵公園

R 语言中subset()函数使用- 何帅- 博客园2017年5月3日· R语言中的subset()应用也可以使用select参数选择指定的列以上是subset函数在结合data.frame进行条件筛选时的 ...

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关于函数matrix()的详细用法，大家可以在Rstudio里面输入?matrix ... R语言中数据框（data.frame）作为一种相比于矩阵、数组更一般的数据类型，将成为 ...

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二維. 矩陣（ matrix）; 資料框（data.frame）. 多維. 陣列（array）; 清單（list） ...R語言中因子的創建與使用- 每日頭條2018年8月28日· 在R語言中 ...

#59. My R Learning Note 我的R語言學習筆記

updating log: 2015/10/5 新增R Data Frame用法及特性. tricks 一些眉眉角角. 當在使用data frame 時, character 變數會 ...

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本文概述如何创建数据框获取R数据框的结构从数据框提取数据修改数据框数据框 ... Creating the data frame. emp.data<- data.frame( employee_id = c ...

#61. R 自學指引資料處理命令簡介與操作– 第8 頁 - Router.HK Pilot

根據資料物件的不同它有三種用法，分別應用於資料框架data.frame、公式formula 和時間序列ts。以下以mtcars 資料集為例，然後使用aggregate 命令，按cyl ...

#62. R語言資料視覺化技巧-facet-多類別資料分析 - 叡揚資訊

常見的工具如python的numpy+pandas，data本身型態就是iterable的在R裡面資料結構本身就是向量化操作dataframe，讓你看不到for這個字.

#63. R语言数据科学新类型tibble | 粉丝日志

tibble包，也是由Hadley开发的R包。 tibble对data.frame做了重新的设定：. tibble，不关心输入类型，可存储任意类型，包括list类型 ...

#64. r table 排序科學網—R語言中對表格和數組進行排序 - Kmgrkz

table用法subset用法r選取資料r過濾r表格r用法r排序dataframe運算data r sorting dataframe r-faq 如何按值對字典進行排序? 在JavaScript中按字符串屬性值排序對像數組 ...

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write.table(DATA1,file="D:\\Pixnet Blog\\Test\\DATA.csv",sep=",",row.names=F, na = "NA"). *DATA1當然就是你要匯出的資料集名稱嚕!

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lapply 函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对 list 、 data.frame 、 vector 数据集进行循环，并返回和 X 长度同样的 list 结构作为结果 ...

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Data Frames | 数据框. data.frame()函数创建数据框，紧密耦合的变量集合，这些变量共享了矩阵和列表的许多属性，它们被大多数R的建模软件用作基本的 ...

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#coding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd # 宣告data frame df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=['a','b','c','d']) ...

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在R语言中，数据框（Dataframe）是一个非常重要的数据结构，其组织数据的结构与矩阵相似，但是其各列的数据类型可以不相同。一般情况，数据框的每列是 ...

#70. R語言︱list用法、批量讀取、寫出數據時的用法 - 开发者知识库

本文转载自 sinat_26917383 查看原文 2016-04-11 8315 数据/ 用法/ r语言/ LIS/ 批量读取/ rlist/ 读 ... data.frame(unlist(Job_Pwordseg.ct[1])) #跟list一樣的結果

#71. R學習筆記：資料清理Cleaning Data (2)

R 資料變項基本型態如同上一篇提到的，我們常用class()來檢視欄位的資料型態，下列是R的幾 ... as.data.fram():可以將table形式的data轉回data frame.

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[R] Data Frame 資料集合併（merge, join）. 資料集的合併常用的大致為Inner Join、Full Join、Left Join、Right Join。

#73. R语言中lapply()和sapply()的用法

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#74. [心得] 資料整理套件介紹-第二章dplyr(上) - 看板R_Language

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#75. pandas.DataFrame.merge — pandas 1.3.4 documentation

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#76. data frame資料框-資料科學與R語言 - YouTube

#77. [Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度 ...

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DataFrame. DaraFrame resample OHLC based on a non-time value. , converting secondly data into 5-minutely data). pandas. Thanks in advance for your time!

#79. tkinter — Python interface to Tcl/Tk — Python 3.10.0 ...

The following line creates a frame widget, which in this case will ... or 16 bit "#RRRRGGGGBBBB" ranges, where R,G,B here represent any legal hex digit.

#80. Promise - JavaScript - MDN Web Docs

postMessage.bind( frames[0], "some data", "*"); // bound is a built-in function -- there is no user // code on the stack, so which realm do ...

#81. 在R 中建立大型資料框 - Delft Stack

本文演示瞭如何在R 中建立大型資料框. ... 我們使用 data.frame 函式從向量和因子構建一個資料框物件。 R. rCopy v1 <- c(1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, ...

#82. Pandas DataFrame用法｜Python Pandas中的「雙維度資料 ...

學完了Pandas Series以後，接著是學習Pandas套件中的第二種資料型態「DataFrame」，有點類似於Execl的表格概念，能同時儲存［欄]和[列]的資料。這邊是Pandas DataFrame ...

#83. pandas 读写sql数据库_mb5fe94c9f04536的技术博客

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#85. C uthash example - Peace Together Project

Copy the example data in the following table, and paste it in cell A1 of a new ... GitHub. t头文件来实现hash表简单好用的哈希表C开源hash代码uthash的用法 ...

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Ruby Tags. t头文件来实现hash表简单好用的哈希表C开源hash代码uthash的用法 ... Copy the example data in the following table, and paste it in cell A1 of a new ...

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In particular, KDTree helps organize and partition the data points based ... Are you running an old version of R? No, this was done with R 3. stimmen . lib.

#88. 职场的摸爬滚打...记录10 个Python 自动化办公案例，效率提高 ...

... open(path,encoding="utf-8") data = f.read() f.close() return data ... 提取电话号码使用正则，在此不过多说明正则的使用用法；使用正则我们 ...

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用法： SMOTE(form, data, perc. Fall fall on the floor letra Canciones con fall fall on the floor por letras todas las canciones de fall fall on the floor.

#90. Ransac homography python - Sameer Patar

In addition, even if this assumption doesn't hold for a data set, RANSAC would make no ... 您也可以進一步了解該方法所在類cv2 的用法示例。

#91. Ssd resnet 50 v1 fpn 640x640

22 thg 7, 2021 Updated the performance data of U50, ZCU102, ... targets on extremely high frame rate), RetinaNet outperforms SSD, DSSD, R-FCN and FPN.

#92. Pandoc table width

Minimal example Sep 26, 2021 · Title An R 'Pandoc' Writer Type Package Encoding UTF-8 ... 文中总结了一些模板变量的用法和注意事项, 最后以转换demo.

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