Comment décrire et mettre en forme des équivalents d'impression

Question

J'apprends Julia en l'utilisant comme un substitut à R et Python.

J'ai une instruction Python:

df = pd.read_csv('{0}/{1:03.0f}.csv'.format(directory, int(id))) 

et je utilise

filename = length(string(id)) == 1 ? "00"*string(id) : 
      length(string(id)) == 2 ? "0"*string(id) : string(id) 
df = readtable(directory*"/"*filename*".csv") 

Je aime bien cela, mais est-il un moyen plus simple?

De même avec Python, je peux obtenir un résumé (R) des statistiques de données en utilisant df.describe(). Existe-t-il un équivalent dans Julia?

Answer 1

Vous pouvez utiliser la @sprintf macro comme ceci:

julia> @sprintf("%s/%03d.csv","foo",1) 
"foo/001.csv" 

Vous pouvez obtenir un résumé d'une trame de données en utilisant la fonction describe:

julia> using RDatasets 

julia> iris = data("datasets","iris"); 

julia> describe(iris) 

Min  1.0 
1st Qu. 38.25 
Median 75.5 
Mean  75.5 
3rd Qu. 112.75 
Max  150.0 
NAs  0 
NA%  0.0% 

Sepal.Length 
Min  4.3 
1st Qu. 5.1 
Median 5.8 
Mean  5.843333333333332 
3rd Qu. 6.4 
Max  7.9 
NAs  0 
NA%  0.0% 

Sepal.Width 
Min  2.0 
1st Qu. 2.8 
Median 3.0 
Mean  3.0573333333333337 
3rd Qu. 3.3 
Max  4.4 
NAs  0 
NA%  0.0% 

Petal.Length 
Min  1.0 
1st Qu. 1.6 
Median 4.35 
Mean  3.758000000000001 
3rd Qu. 5.1 
Max  6.9 
NAs  0 
NA%  0.0% 

Petal.Width 
Min  0.1 
1st Qu. 0.3 
Median 1.3 
Mean  1.1993333333333331 
3rd Qu. 1.8 
Max  2.5 
NAs  0 
NA%  0.0% 

Species 
Length 150 
Type UTF8String 
NAs  0 
NA%  0.0% 
Unique 3 

Answer 2

sprintf est le plus compact, mais juste FYI il y a également lpad et rpad.