我还注意到 Deedle mapRows 函数有些奇怪,我无法解释:
let col1 = Series.ofObservations[1=>10.0;2=>System.Double.NaN;3=>System.Double.NaN;4=>10.0;5=>System.Double.NaN;6=>10.0; ]
let col2 = Series.ofObservations[1=>9.0;2=>5.5;3=>System.Double.NaN;4=>9.0;5=>System.Double.NaN;6=>9.0; ]
let f1 = Frame.ofColumns [ "c1" => col1; "c2" => col2 ]
let f2 = f1 |> Frame.mapRows (fun k r -> r) |> Frame.ofRows
let f3 = f1 |> Frame.mapRows (fun k r -> let x = r.Get("c1");
let y = r.Get("c2");
r) |> Frame.ofRows
val f1 : Frame<int,string> =
c1 c2
1 -> 10 9
2 -> <missing> 5.5
3 -> <missing> <missing>
4 -> 10 9
5 -> <missing> <missing>
6 -> 10 9
val f2 : Frame<int,string> =
c1 c2
1 -> 10 9
2 -> <missing> 5.5
3 -> <missing> <missing>
4 -> 10 9
5 -> <missing> <missing>
6 -> 10 9
val f3 : Frame<int,string> =
c1 c2
1 -> 10 9
2 -> <missing> <missing>
3 -> <missing> <missing>
4 -> 10 9
5 -> <missing> <missing>
6 -> 10 9
f3 的值如何与 f2 不同?我对 f3 所做的只是从对象系列中获得价值。
我正在尝试使用此 mapRows 函数来执行基于行的过程并生成对象序列,然后 mapRows 可以使用相同的行键创建一个新框架。该过程必须基于行,因为列值需要根据其自身值和相邻值进行更新。
由于计算会根据行值而变化,因此无法直接使用列到列来完成计算。
感谢任何建议
更新
自从发布了原始问题以来,我就在 C# 中使用了 Deedle。令我惊讶的是,在 C# 中基于行的计算非常简单,并且 C# Frame.rows 函数处理缺失值的方式与 F# mapRows 函数非常不同。以下是我用来尝试验证逻辑的一个非常基本的示例。它可能对任何正在搜索类似应用程序的人有用:
需要注意的是: 1. rows 函数没有删除行,而两列的值都丢失了 2. mean 函数足够聪明,可以根据可用数据点计算平均值。
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Deedle;
namespace TestDeedleRowProcessWithMissingValues
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var s1 = new SeriesBuilder<DateTime, double>(){
{DateTime.Today.Date.AddDays(-5),10.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-4),9.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-3),8.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-2),double.NaN},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-1),6.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-0),5.0}
}.Series;
var s2 = new SeriesBuilder<DateTime, double>(){
{DateTime.Today.Date.AddDays(-5),10.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-4),double.NaN},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-3),8.0},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-2),double.NaN},
{DateTime.Today.Date.AddDays(-1),6.0}
}.Series;
var f = Frame.FromColumns(new KeyValuePair<string, Series<DateTime, double>>[] {
KeyValue.Create("s1",s1),
KeyValue.Create("s2",s2)
});
s1.Print();
f.Print();
f.Rows.Select(kvp => kvp.Value).Print();
// 29/05/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 10; s2 => 10]
// 30/05/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 9; s2 => <missing>]
// 31/05/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 8; s2 => 8]
// 1/06/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => <missing>; s2 => <missing>]
// 2/06/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 6; s2 => 6]
// 3/06/2015 12:00:00 AM -> series [ s1 => 5; s2 => <missing>]
f.Rows.Select(kvp => kvp.Value.As<double>().Mean()).Print();
// 29/05/2015 12:00:00 AM -> 10
// 30/05/2015 12:00:00 AM -> 9
// 31/05/2015 12:00:00 AM -> 8
// 1/06/2015 12:00:00 AM -> <missing>
// 2/06/2015 12:00:00 AM -> 6
// 3/06/2015 12:00:00 AM -> 5
//Console.ReadLine();
}
}
}