IS
интересно для чего? любите трудности?
Запрос будет работать не на моей стороне, а давать запрос + json файл может привести к лишним вопросам, решаемо, но все же. Для общего развития не помешает.
Size: a a a
2019 November 06
AS
спасибо, а без использования json файла есть варианты? возможно глупый вопрос)
Врядли, ему же надо от куда нибудь получить учётные данные.
Хотя возможно их можно запихнуть в переменные окружения но вряд ли вам от этого легче станет
Хотя возможно их можно запихнуть в переменные окружения но вряд ли вам от этого легче станет
IS
Врядли, ему же надо от куда нибудь получить учётные данные.
Хотя возможно их можно запихнуть в переменные окружения но вряд ли вам от этого легче станет
Хотя возможно их можно запихнуть в переменные окружения но вряд ли вам от этого легче станет
Понял. Спасибо за ответ.
AS
Понял. Спасибо за ответ.
но вы в path можете передать весь JSON текстом
JSON identifying the service account, in one of the forms supported for the txt argument of jsonlite::fromJSON() (typically, a file path or JSON string).
JSON identifying the service account, in one of the forms supported for the txt argument of jsonlite::fromJSON() (typically, a file path or JSON string).
AS
но как бы такой себе вариант
IS
но как бы такой себе вариант
благодарю, учту что есть такой вариант
2019 November 07
Д
как добавить столбец к dataFrame'y с формулой именно через for loop?(формула сложная)
Д
в цикле нужно взять значения 5ти соседних столбцов, создать дополнительно отсортированную последовательность этих значений, потом нужно проитерировать эти две последовательности вычислив отношение, эти отношения нужно просуммировать и подельть на константу
A
в цикле нужно взять значения 5ти соседних столбцов, создать дополнительно отсортированную последовательность этих значений, потом нужно проитерировать эти две последовательности вычислив отношение, эти отношения нужно просуммировать и подельть на константу
судя по всему, тут проще разобраться и самому написать код, чем объяснить другим :D
Д
судя по всему, тут проще разобраться и самому написать код, чем объяснить другим :D
в целом, второе сообщение только для того чтобы обосновать почему именно цикл нужен)
a
в цикле нужно взять значения 5ти соседних столбцов, создать дополнительно отсортированную последовательность этих значений, потом нужно проитерировать эти две последовательности вычислив отношение, эти отношения нужно просуммировать и подельть на константу
если нужно работать по строчкам, то можно это решить векторизовано, сделав
apply(df, 1, function(x){...})Д
если нужно работать по строчкам, то можно это решить векторизовано, сделав
apply(df, 1, function(x){...})а в случае векторизации что то происходит с объектом dataFrame? в плане производительность сильно падает?
a
Но если Вы настаиваете на том, что без
for() это не сделать, то придумайте пример попроще, и покажите, чтобы люди могли Вас разубедитьД
for(i in 1:nrow(ranks)) {
metricApplier(i, 12, pMetric)
}
я вот так сделал
metricApplier(i, 12, pMetric)
}
я вот так сделал
a
а в случае векторизации что то происходит с объектом dataFrame? в плане производительность сильно падает?
ой, я не спец по производительности, есть много способов векторизовать я написал вариант из базового R, можно использовать tidyverse или data.table, они Вам дадут выигрыши в производительности
a
for(i in 1:nrow(ranks)) {
metricApplier(i, 12, pMetric)
}
я вот так сделал
metricApplier(i, 12, pMetric)
}
я вот так сделал
я не знаю функции
metricApplier, это из какого пакета?Д
я не знаю функции
metricApplier, это из какого пакета?нет это мой говнокод
metricApplier <- function(row, fromCol, metric, searchEngine = "g") {
sourceCol = ifelse(searchEngine == "g", 2, 4)
colDelta = 0
for(lvl in lvls) {
ranks = tbl[row, sourceCol:(lvl + sourceCol - 1)] / 5
p = metric(lvl, ranks)
tbl[row, (fromCol + colDelta)] <<- p
colDelta = colDelta + 1
}
}
metricApplier <- function(row, fromCol, metric, searchEngine = "g") {
sourceCol = ifelse(searchEngine == "g", 2, 4)
colDelta = 0
for(lvl in lvls) {
ranks = tbl[row, sourceCol:(lvl + sourceCol - 1)] / 5
p = metric(lvl, ranks)
tbl[row, (fromCol + colDelta)] <<- p
colDelta = colDelta + 1
}
}
Д
lvls <- c(1, 3, 5)
a
Вот Вам пример со знакомой функцией
apply(mtcars, 1, function(i){sum(i^2)})a
А вот с Вашей
apply(ranks, 1, function(i){metricApplier(i, 12, pMetric)})