월별 주식 수익률의 dataframe 있습니다 d<-data.frame(replicate(5,sample(rnorm(1),6,rep=TRUE)))
가 지금은 N에 대한 (다음과 같은 방법으로 예를 N 개월 수익률 이러한 수익을 변환하고 싶습니다를 = 3) : d[1,1]=(1+d[1,1])*(1+d[2,1])*(1+d[3,1])
d[2,1]=(1+d[
두 가지 수준의 요인으로 data.frame의 각 열 : 나는 수준을 정의하는 각 열에 요인 기능을 적용되지만 # Define data.frame
u<-data.frame(matrix(c(0,0,0,1,0,1,1,1,0), nrow=3))
# Define each column as a factor with two levels
r <- a
두 개의 열이있는 2000+ 데이터 프레임이 있습니다. 난 열에 대한 ngrams 다음 ngrams와 새로운 데이터 프레임을 만들고 싶어. 여기 내 코드가있다. 잘 작동합니다. 그냥 많은 시간을 들여. 저는 현재 itterows를 사용하여 각 파일의 각 데이터 프레임의 각 행을 반복합니다. 벡터화를 사용하거나 적용하는 쉬운 방법이 있습니까? import l
저는 R의 초보자입니다. 저는 R studio의 Cplex를 사용하여 선형 분석을 수행하여 모델을 풀고 있습니다. 제 모델의 제약 조건 중 하나는 X1 (i, j, t) < = D (i, j, t)입니다. 작은 치수 (16X16X6)의 중첩 for 루프를 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다. 하지만 내 모델을 2500X2500X60처럼 더 큰 모델로 운
저는 몇 가지 요약 통계를 순환계로 계산하고자하는 간단한 data.frame을 가지고 있습니다. 예를 들어, 다섯 명 관찰 (2 시차, 앞서 현재 2)의 창을 통해 중간 압연 그러나 library(dplyr)
x <- data.frame("vals" = rnorm(3e04))
y <- x %>%
mutate(med5 = rollapply(da
내 vapply 내 FUN.VALUE해야한다 무엇을 찾는 힘든 시간을 보내고 있어요 : 내가 성공하지 않고 다음과 같은 가능성을 시도 > sapply(ind, function(x) typeof(dataset[[x]]))
[1] "S4"
> sapply(ind, function(x) mode(dataset[[x]]))
[1] "S4"
> sapply(
팬더 dataframe의 컬럼에 함수를 적용하는 것은 "movie2" User id Old id_New id Score Comments
947952018 3101_771355141 3.0 If you want to see a comedy and have a stupid ...
805407067 11903_18330 5.0 Argento?s fever
그것은 목록을 정리 관하여 : library(purrr)
# randomly assign to a cross validation chunk
set.seed(11)
mtcars$cv_chunk <- sample(rep(1:3), nrow(mtcars), 1)
model_confint <- mtcars %>%
split(.$cv_chunk)
이 질문에 불충분하게 말하면서 사과하지만, 웹 검색을 몇 시간 동안 해본 후에 나는이 질문에 대해 이전에 대답하지 않았다고 확신합니다. 이 문제가 정확히 무엇을 의미하는지 자세히 설명하기 위해 최선을 다할 것입니다. 데이터 세트 요약 : 사용되는 데이터는 파이썬 코드에서 검색되어 개별 CSV 문서에 저장된 재무 데이터 (열기, 높음, 낮음, 닫기)입니다.
첫 번째 행은 N 개의 열에 대해 아래 행을 추가하는 데 대한 참조 값입니다. 데이터 A B C D
3 5 1 2
1 4 5 3
2 2 2 4
3 1 3 1
4 3 1 2
계산은 다음과 같이 3과 마찬가지로 참조 3 1, 2, 3에 추가되어야하다 첨가 값, 4, 5 4,2,1,3에 추가 된 참조 값이고 1은 5,2,3,1에 추가 된 참조 값이