我有一个数据帧
,看起来像:
Var1 Freq
1 Input_SNP 1.8227305
2 Set_1 1.3938528
3 Set_10 1.4295926
4 Set_100 1.3938528
5 Set_101 1.0721944
6 Set_102 1.6082916
7 Set_103 1.6082916
8 Set_104 1.6440315
9 Set_105 1.9436741
10 Set_106 1.3938528
我想找出第一行小于的行的比例。比如说。此处第一行的值为< code>1.8227305。它正好少于其中一行(第9行是< code>1.9436741)。我想要的输出分数是(大于第一行的行数/#总行数-1)。我减去1,因为我不想计算#total行中的第一行。我在想如何使用< code>sum,但我不知道。这里的输出应该是< code>0.1111
您可以通过以下代码实现这一点:
> sum(data$Freq>data$Freq[1])/(length(data$Freq)-1)
[1] 0.1111111
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我有一个元素数组< code>[(A1,B1),...,(An,Bn)](都是正浮点和Bi 毫无疑问,我可以尝试所有这些方法,并选择一个给出最小和的方法(这将给出正确的结果O(n!)). 我尝试将总和更改为并尝试使用贪婪算法,该算法在每个步骤上获取最大的Ai元素(这不会产生正确的结果)。 现在,当我看最新的方程时,我觉得这里我看到了最优子结构,因此我必须使用动态编程,但我无法找出正确的方向。有什么
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如何在数据集中找到几个最小值中的第一个?我希望至少2大于最小值。 例如, 我想将df['value'][0]或者简单地说(0.6)标识为这个数组中的第一个最小值。然后将df[‘值’][4]或(2.8)确定为至少比第一个确定的最小值(0.6)大2的值。 这适用于其他数据集,但在最小值为第一个时不适用。 理想的输出是: 正如评论中建议的那样,循环将是更好的方法。