朱莉娅多维阿雷

如何解决朱莉娅多维阿雷

我在Julia的数据框中存储了多维数组。

dfy = DataFrame(a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],b = ["M","F","F"])
3×2 DataFrame
│ Row │ a         │ b      │
│     │ Array…    │ String │
├─────┼───────────┼────────┤
│ 1   │ [1,3] │ M      │
│ 2   │ [4,6] │ F      │
│ 3   │ [7,9] │ F      │

我想获取第一列“ a”，并将第一个值存储在X1（1,4,7）中的每个元素中，将第二个值存储在X2（2,8）中的每一行中，并将第三个值存储在X1中X3（3,6,9）中的每一行。

我们如何用Julia编程语言来实现这一目标？

解决方法

您可以尝试以下方法：

for i in 1:3
    dfy[:,"X$i"] = getindex.(dfy.a,i)
end

一旦在这里运行就是结果：

julia> dfy
3×5 DataFrame
│ Row │ a         │ b      │ X1    │ X2    │ X3    │
│     │ Array…    │ String │ Int64 │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────────┼────────┼───────┼───────┼───────┤
│ 1   │ [1,2,3] │ M      │ 1     │ 2     │ 3     │
│ 2   │ [4,5,6] │ F      │ 4     │ 5     │ 6     │
│ 3   │ [7,8,9] │ F      │ 7     │ 8     │ 9     │

.之后的点getindex是向量化运算符，因此，您在{{1}的i列的每一行中都是第a个元素}。

,

我提供了几种选择，向您展示您可以做什么。

在给出选项之前，请允许我对替代答案进行评论，如果要更新现有数据框，通常这是获得所需内容的最自然的方法。 DataFrames.jl不仅支持按列名建立索引。 DataFrame.jl是一个二维对象，因此它需要像这样传递行索引和列索引：

julia> for i in 1:3
           dfy[:,i)
       end

julia> dfy
3×5 DataFrame
│ Row │ a         │ b      │ X1    │ X2    │ X3    │
│     │ Array…    │ String │ Int64 │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────────┼────────┼───────┼───────┼───────┤
│ 1   │ [1,9] │ F      │ 7     │ 8     │ 9     │

（请注意，这是错误消息提示您执行的操作-即setindex!需要再传递一个参数）

现在有一些更高级的选项。第一个是：

julia> rename!(x -> "X"*x,DataFrame(Tuple.(dfy.a)))
3×3 DataFrame
│ Row │ X1    │ X2    │ X3    │
│     │ Int64 │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │ 3     │
│ 2   │ 4     │ 5     │ 6     │
│ 3   │ 7     │ 8     │ 9     │

因为我知道您想要一个新的数据框， 或创建一个将旧的新列组合在一起的新数据框，只需使用水平组合即可：

julia> [dfy rename!(x -> "X"*x,DataFrame(Tuple.(dfy.a)))]
3×5 DataFrame
│ Row │ a         │ b      │ X1    │ X2    │ X3    │
│     │ Array…    │ String │ Int64 │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────────┼────────┼───────┼───────┼───────┤
│ 1   │ [1,9] │ F      │ 7     │ 8     │ 9     │

最后，如果要更新现有数据框，可以编写：

julia> transform!(dfy,[:a => (x -> getindex.(x,i)) => "X$i" for i in 1:3]...)
3×5 DataFrame
│ Row │ a         │ b      │ X1    │ X2    │ X3    │
│     │ Array…    │ String │ Int64 │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────────┼────────┼───────┼───────┼───────┤
│ 1   │ [1,9] │ F      │ 7     │ 8     │ 9     │