在 Julia 中使用变量索引 Dataframe

Question

我想创建 DataFrame 的索引子集并在其中使用一个变量。在这种情况下，我想将第一列的所有 -9999 值更改为 NA。如果我这样做: df[df[:1] .== -9999, :1] = NA 它的工作原理应该是这样的..但是如果我使用变量作为索引器，则会出现错误( LoadError:KeyError: key :我未找到):

i = 1
df[df[:i] .== -9999, :i] = NA  

Answer 1

:i实际上是 Julia 中的一个符号:

julia> typeof(:i)
Symbol

您可以定义一个与符号绑定(bind)的变量，如下所示:

julia> i = Symbol(2)
Symbol("2")

那么你可以简单地使用df[df[i] .== 1, i] = 123 :

julia> df
10×1 DataFrames.DataFrame
│ Row │ 2   │
├─────┼─────┤
│ 1   │ 123 │
│ 2   │ 2   │
│ 3   │ 3   │
│ 4   │ 4   │
│ 5   │ 5   │
│ 6   │ 6   │
│ 7   │ 7   │
│ 8   │ 8   │
│ 9   │ 9   │
│ 10  │ 10  │

值得注意的是，在您的示例中 df[df[:1] .== -9999, :1] , :1是不是符号:

julia> :1
1

事实上，该表达式等于 df[df[1] .== -9999, 1]其工作原理是有一个相应的 getindex其参数( col_ind )可以接受公共(public)索引的方法:

julia> @which df[df[1].==1, 1]
getindex{T<:Real}(df::DataFrames.DataFrame, row_inds::AbstractArray{T,1}, col_ind::Union{Real,Symbol})

由于您只想更改第一个 (n) 列，因此 Symbol("1") 之间没有区别。和1只要您的列名称定期排列为:

│ Row │ 1   │ 2   │ 3   │...
├─────┼─────┤─────┼─────┤
│ 1   │     │     │     │...