Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как я могу создать столбец или сводную таблицу, в которой перечислены доступные годы данных, которые имеет значение?

Итак, у меня есть следующие данные, которые выглядят так (это образец с сотнями строк за период ~ 15 лет). Я хотел бы создать столбец (или сводную таблицу), в котором отображаются годы доступных данных для каждого местоположения.

Year, Place
2000, 'Adak'
2000, 'Kodiak'
2000, 'Saltsdale'
2001, 'Adak'
2001, 'Saltsdale'
2001, 'Tawney'
2002, 'Adak'
2002, 'Kodiak'
2002, 'Tawney'

Я бы очень хотел, чтобы это выглядело так, если это возможно:

Place, Years_Available 
'Adak', 2000/2002
'Kodiak', 2000/2002
'Saltsdale', 2000/2001
'Tawney', 2001/2002

Я использовал summ_all, но это дало мне странный результат, когда столбец Years_Available просто повторяет первый год 15 раз.

b1 <- b %>% 
    group_by(Place) %>%
    mutate(years = toString(Year)) %>%
    group_by(Place,years) %>%
    summarize_all(funs(sum(!is.na(.))))
r summarize dplyr
06.10.2017

Ответы:


1

Мы можем использовать range

df1 %>%
   group_by(Place) %>% 
   summarise(Year = toString(range(Year)))
06.10.2017
  • Когда я применяю это к большему набору данных, я получаю один и тот же диапазон (от первого года до последнего года) для каждого места, что, к сожалению, неточно. 06.10.2017
  • @JulietR Не могли бы вы проверить, является ли ваш столбец Year строковым или числовым? 06.10.2017
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..