刻度线

Question

我正在关注一个博客帖子here，关于从Python熊猫到R的翻译，我在一部分上有些停留。

在博客部分：

刻度线

作者所在行：

data_tick_grp = data.reset_index().assign(grpId=lambda row: row.index // num_ticks_per_bar)

我知道data是“数据框”-
reset_index不确定这是什么。
assing(grpId =…)-创建一个新变量grpId
lambda row:-不确定这样做是什么。
row.index-与row_number一样吗？
\\-与R中的floor()相同吗？
num_ticks_per_bar的计算方式如下。

total_ticks = len(data) num_ticks_per_bar = total_ticks / num_time_bars num_ticks_per_bar = round(num_ticks_per_bar, -3) # round to the nearest thousand

我理解为：

ticks <- data %>%
  filter(symbol == "XBTUSD") %>%
  nrow()
ticks_per_bar <- ticks / 288
ticks_per_bar <- plyr::round_any(ticks_per_bar, 1000)
floor(1:nrow(data) / ticks_per_bar))

有人可以帮我将Python熊猫行翻译成R语言吗？

Answer 1

通常，Pandas最好翻译成基数R：

reset_index与将row.names重置为连续编号data.frame(..., row.names = NULL)
assign(grpId =…)与在适当位置分配一列相同，例如使用transform，within或dplyr的mutate
lambda row，这在assign内部是必需的，以引用数据框，这里别名为 row
row.index与行号相同（记住Python与R不同，它是0索引）
//是整数除法，在R中，除法后可以用as.integer或floor包装

总的来说，请考虑以下调整以翻译熊猫线：

data_tick_grp = (data.reset_index()
                     .assign(grpId=lambda row: row.index // num_ticks_per_bar)
                )

致R：

data_tick_grp <- transform(data.frame(data, row.names = NULL),
                           grpId = floor(0:(nrow(data)-1) / num_ticks_per_bar))

或整齐的格式：

data_tick_grp <- data %>%
                   data.frame(row.names = NULL) %>%
                   mutate(grpId = floor(0:(nrow(data)-1) / num_ticks_per_bar))

将Python熊猫行转换为R：

刻度线

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