- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有大量国际象棋游戏的单个 .pgn(可移植游戏符号)。游戏包含在文件中,如下所示:
[Event "FIDE World Cup 2017"]
[Site "Tbilisi GEO"]
[Date "2017.09.05"]
[Round "1.1"]
[White "Carlsen, Magnus"]
[Black "Balogun, Oluwafemi"]
[Result "1-0"]
[WhiteTitle "GM"]
[BlackTitle "FM"]
[WhiteElo "2822"]
[BlackElo "2255"]
[ECO "B00"]
[Opening "King's pawn opening"]
[WhiteFideId "1503014"]
[BlackFideId "8501246"]
[EventDate "2017.09.03"]
1. e4 d6 2. d4 g6 3. Bc4 Nf6 4. Qe2 Nc6 5. Nf3 Bg7 6. O-O Bg4 7. c3 O-O
8. h3 Bxf3 9. Qxf3 e5 10. Rd1 Qe8 11. d5 Ne7 12. Qe2 Nh5 13. Bb5 Qc8
14. Na3 a6 15. Ba4 f5 16. Bc2 f4 17. Qg4 Qxg4 18. hxg4 Nf6 19. g5 Nd7
20. Nc4 b6 21. b4 h6 22. gxh6 Bxh6 23. g4 Nf6 24. f3 Bg5 25. Kg2 Kg7
26. a4 Bh4 27. Bd2 g5 28. Rh1 Ng6 29. Kf1 Rh8 30. Ke2 Bg3 31. a5 b5 32.
Na3 Ne7 33. c4 c6 34. dxc6 Nxc6 35. Bc3 Rxh1 36. Rxh1 bxc4 37. Nxc4 Rb8
38. Nxd6 Kg6 39. Nf5 1-0
[Event "FIDE World Cup 2017"]
etc...
pgn <- read.table("~/Desktop/GitHub/Chess/test.pgn", quote="",
stringsAsFactors=FALSE)
# get column names
column_names <- sub("\\[(\\w+).+", "\\1", pgn[1:17,1])
column_names[17] <- "PGN"
#create DF
pgn.df <- data.frame(matrix(sub("\\[\\w+ \\\"(.+)\\\"\\]", "\\1",
pgn[,1]),byrow=TRUE, ncol=17))
names(pgn.df) <- column_names
最佳答案
我还没有在 Windows 或 Linux 上测试过这个,但是这个包所基于的 C 代码库声称非常便携。您需要一个能够从源代码编译的 R 设置(即,如果您使用的是 Windows,则需要 Rtools)。
安装:
devtools::install_github("hrbrmstr/pigeon")
tidyverse
并不是真正需要包工作,但 IMO 它比内置的基本 R 打印功能更干净地打印数据帧):
library(pigeon)
library(tidyverse)
fide <- read_pgn(system.file("extdata", "r7.pgn", package="pigeon"))
fide
## # A tibble: 2 x 12
## Event Site Date Round White Black Result WhiteElo BlackElo ECO
## * <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 World Cup 2017 Tbilisi 2017.09.23 44.1 Aronian Levon (ARM) Ding Liren (CHN) 1/2-1/2 2799 2777 A18
## 2 World Cup 2017 Tbilisi 2017.09.24 45.1 Ding Liren (CHN) Aronian Levon (ARM) 1/2-1/2 2777 2799 E06
## # ... with 2 more variables: LiveChessVersion <chr>, Moves <list>
glimpse(fide)
## Observations: 2
## Variables: 12
## $ Event <chr> "World Cup 2017", "World Cup 2017"
## $ Site <chr> "Tbilisi", "Tbilisi"
## $ Date <chr> "2017.09.23", "2017.09.24"
## $ Round <chr> "44.1", "45.1"
## $ White <chr> "Aronian Levon (ARM)", "Ding Liren (CHN)"
## $ Black <chr> "Ding Liren (CHN)", "Aronian Levon (ARM)"
## $ Result <chr> "1/2-1/2", "1/2-1/2"
## $ WhiteElo <chr> "2799", "2777"
## $ BlackElo <chr> "2777", "2799"
## $ ECO <chr> "A18", "E06"
## $ LiveChessVersion <chr> "1.4.8", "1.4.8"
## $ Moves <list> [c("c4", "Nf6", "Nc3", "e6", "e4", "d5", "cxd5", "exd5", "e5", "Ne4", "Nf3", "Bf5", "Be2"...
tf <- tempfile(fileext = ".zip")
td <- tempdir()
download.file("https://www.pgnmentor.com/players/Adams.zip", tf)
fil <- unzip(tf, exdir = td)
adams <- read_pgn(fil)
adams
## # A tibble: 2,982 x 11
## Event Site Date Round White Black Result WhiteElo BlackElo ECO
## * <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 Lloyds Bank op London 1984.??.?? 1 Adams, Michael Sedgwick, David 1-0 C05
## 2 Lloyds Bank op London 1984.??.?? 3 Adams, Michael Dickenson, Neil F 1-0 2230 C07
## 3 Lloyds Bank op London 1984.??.?? 4 Hebden, Mark Adams, Michael 1-0 2480 B10
## 4 Lloyds Bank op London 1984.??.?? 5 Pasman, Michael Adams, Michael 0-1 2310 D42
## 5 Lloyds Bank op London 1984.??.?? 6 Adams, Michael Levitt, Jonathan 1/2-1/2 2370 B99
## 6 Lloyds Bank op London 1984.??.?? 9 Adams, Michael Saeed, Saeed Ahmed 1-0 2430 B56
## 7 BCF-ch Edinburgh 1985.??.?? 1 Adams, Michael Singh, Sukh Dave 1/2-1/2 2360 2080 B70
## 8 BCF-ch Edinburgh 1985.??.?? 2 Abayasekera, Roger Adams, Michael 1-0 2200 2360 B13
## 9 BCF-ch Edinburgh 1985.??.?? 3 Adams, Michael Jackson, Sheila 1/2-1/2 2360 2225 C85
## 10 BCF-ch Edinburgh 1985.??.?? 4 Muir, Andrew J Adams, Michael 1/2-1/2 2285 2360 E45
## # ... with 2,972 more rows, and 1 more variables: Moves <list>
glimpse(adams)
## Observations: 2,982
## Variables: 11
## $ Event <chr> "Lloyds Bank op", "Lloyds Bank op", "Lloyds Bank op", "Lloyds Bank op", "Lloyds Bank op", "Lloyds ...
## $ Site <chr> "London", "London", "London", "London", "London", "London", "Edinburgh", "Edinburgh", "Edinburgh",...
## $ Date <chr> "1984.??.??", "1984.??.??", "1984.??.??", "1984.??.??", "1984.??.??", "1984.??.??", "1985.??.??", ...
## $ Round <chr> "1", "3", "4", "5", "6", "9", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "?", "1", "...
## $ White <chr> "Adams, Michael", "Adams, Michael", "Hebden, Mark", "Pasman, Michael", "Adams, Michael", "Adams, M...
## $ Black <chr> "Sedgwick, David", "Dickenson, Neil F", "Adams, Michael", "Adams, Michael", "Levitt, Jonathan", "S...
## $ Result <chr> "1-0", "1-0", "1-0", "0-1", "1/2-1/2", "1-0", "1/2-1/2", "1-0", "1/2-1/2", "1/2-1/2", "1-0", "1/2-...
## $ WhiteElo <chr> "", "", "2480", "2310", "", "", "2360", "2200", "2360", "2285", "2360", "2250", "2360", "2225", "2...
## $ BlackElo <chr> "", "2230", "", "", "2370", "2430", "2080", "2360", "2225", "2360", "2245", "2360", "2260", "2360"...
## $ ECO <chr> "C05", "C07", "B10", "D42", "B99", "B56", "B70", "B13", "C85", "E45", "C84", "B10", "C85", "A22", ...
## $ Moves <list> [c("e4", "e6", "d4", "d5", "Nd2", "Nf6", "e5", "Nfd7", "f4", "c5", "c3", "Nc6", "Ndf3", "cxd4", "...
关于r - 如何将 PGN 数据读入 DataFrame,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46396207/
假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
我有一个 largeDataFrame(多列和数十亿行)和一个 smallDataFrame(单列和 10,000 行)。 只要 largeDataFrame 中的 some_identifier 列
我有一个函数,可以在其中规范化 DataFrame 的前 N 列。我想返回规范化的 DataFrame,但不要管原来的。然而,该函数似乎也会对传递的 DataFrame 进行变异! using D
我想在 Scala 中使用指定架构在 DataFrame 上创建。我尝试过使用 JSON 读取(我的意思是读取空文件),但我认为这不是最佳实践。 最佳答案 假设您想要一个具有以下架构的数据框: roo
我正在尝试从数据框中删除一些列,并且不希望返回修改后的数据框并将其重新分配给旧数据框。相反,我希望该函数只修改数据框。这是我尝试过的,但它似乎并没有做我所除外的事情。我的印象是参数是作为引用传递的,而
我有一个包含大约 60000 个数据的庞大数据集。我会首先使用一些标准对整个数据集进行分组,接下来我要做的是将整个数据集分成标准内的许多小数据集,并自动对每个小数据集运行一个函数以获取参数对于每个小数
我遇到了以下问题,并有一个想法来解决它,但没有成功:我有一个月内每个交易日的 DAX 看涨期权和看跌期权数据。经过转换和一些计算后,我有以下 DataFrame: DaxOpt 。现在的目标是消除没有
我正在尝试做一些我认为应该是单行的事情,但我正在努力把它做好。 我有一个大数据框,我们称之为lg,还有一个小数据框,我们称之为sm。每个数据帧都有一个 start 和一个 end 列,以及多个其他列所
我有一个像这样的系列数据帧的数据帧: state1 state2 state3 ... sym1 sym
我有一个大约有 9k 行和 57 列的数据框,这是“df”。 我需要一个新的数据框:'df_final'- 对于“df”的每一行,我必须将每一行复制“x”次,并将每一行中的日期逐一增加,也就是“x”次
假设有一个 csv 文件如下: # data.csv 0,1,2,3,4 a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 c,3.0,3.0,3.0,3.0,3
我只想知道是否有人对以下问题有更优雅的解决方案: 我有两个 Pandas DataFrame: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [
我有一个 pyspark 数据框,我需要将其转换为 python 字典。 下面的代码是可重现的: from pyspark.sql import Row rdd = sc.parallelize([R
我有一个 DataFrame,我想在 @chain 的帮助下对其进行处理。如何存储中间结果? using DataFrames, Chain df = DataFrame(a = [1,1,2,2,2
我有一个包含 3 列的 DataFrame,名为 :x :y 和 :z,它们是 Float64 类型。 :x 和 "y 在 (0,1) 上是 iid uniform 并且 z 是 x 和 y 的总和。
这个问题在这里已经有了答案: pyspark dataframe filter or include based on list (3 个答案) 关闭 2 年前。 只是想知道是否有任何有效的方法来过
我刚找到这个包FreqTables ,它允许人们轻松地从 DataFrames 构建频率表(我正在使用 DataFrames.jl)。 以下代码行返回一个频率表: df = CSV.read("exa
是否有一种快速的方法可以为 sort 指定自定义订单?/sort!在 Julia DataFrames 上? julia> using DataFrames julia> srand(1); juli
在 Python Pandas 和 R 中,可以轻松去除重复的列 - 只需加载数据、分配列名,然后选择那些不重复的列。 使用 Julia Dataframes 处理此类数据的最佳实践是什么?此处不允许
我是一名优秀的程序员,十分优秀!