categorical-data

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    Model.matrix 대비 오류

    나는 동적 문자열을 사용하여 model.matrix을 만듭니다. 다음과 같은 오류가 여전히 > length(unique(total$MDSE_ITEM_I)) [1] 30 > length(unique(total$CO_LOC_I)) [1] 5 > length(unique(total$COLR_N)) [1] 6 > length(unique(total$da
    r categorical-data 2016-09-14

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    ggplot2를 사용하여 범주 형 산점도에 수평선 추가 R

    각 그룹마다 다른 수평선 (선분)이있는 3 개의 그룹에 대한 간단한 산점도를 그려 봅니다. 예를 들어 그룹 "a"에 대해 3의 hline , 그룹 "b"에 대한 2.5의 hline과 그룹 "c"에 대한 6의 hline. library(ggplot2) df <- data.frame(tt = rep(c("a","b","c"),40), val =
    r ggplot2 line categorical-data scatter 2016-09-20

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    파이썬의 다른 범주 형 변수와 비교하여 범주 형 변수를 플롯

    범주 형 변수와 다른 범주형 변수를 파이썬으로 그릴 수있는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 우리는 "남자"와 "여자"가 있고, 다른쪽에는 "지불"하고 "지불하지"않았다고 상상해보십시오. 어떻게하면 남성과 여성에 대한 정보를 설명하고 그들이 대출을 받았는지 여부를 설명하는 의미 있고 이해하기 쉬운 그림을 파이썬으로 그릴 수 있습니다.
    python matplotlib plot categorical-data 2016-09-23

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    열 벡터의 누락 된 값 바꾸기

    데이터 프레임에 qs 및 vr 데이터 프레임 df의 두 가지 범주 형 변수가 있습니다. 이 데이터 프레임은 꽤 크지 만 qs에 100 개의 다른 레벨이 있다고 가정합니다. 패턴을 따를 필요는 없습니다. 내가 말한 것처럼 범주 형 변수 인 열 벡터 vr에는 누락 된 값이 있습니다. 내가 원하는 것은 vr에있는 누락 된 값에 해당 범주 또는 값에 따라 qs에
    r lookup missing-data categorical-data data-cleansing 2016-09-25

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    MCMCglmm의 "형질"의 의미

    this post과 마찬가지로 MCMCglmm이라는 표기법, 특히 trait의 의미로 고민하고 있습니다. 나에게 오류 메시지 For error structures involving catgeorical data with more than 2 categories pleasue use trait:units or variance.function(trait):un
    r glm categorical-data multi-level mcmc 2016-09-28

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    pandas DataFrame 열을 피벗하여 이진 "값 테이블"을 만드는 방법은 무엇입니까?

    나는 다음과 같은 팬더 dataframe 있습니다 import pandas as pd df = pd.read_csv("filename.csv") df A B C D E 0 a 0.469112 -0.282863 -1.509059 cat 1 c -1.135632 1.212112 -0.173215 dog 2 e 0.119209 -1
    python pandas dataframe binary categorical-data 2016-10-01

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    geom_vline 카테고리 데이터가있는 x 축의 세로선 : ggplot2

    이 기사에서 설명한대로 클래스에서 정렬 된 데이터가 있습니다. https://www.r-bloggers.com/from-continuous-to-categorical/ 이렇게하면 어떤 값이 더 일반적인 지 쉽게 알 수 있습니다. 이러한 클래스를 생성 한 후 나는 다음과 같은 전형적인 코드와는 다른 종류의 주파수를 가진 막대 그래프를 만들려면 : set.se
    r ggplot2 categorical-data 2016-10-03

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    R의 lmer (또는 lme)에서 임의의 효과 변수가 자동으로 요인으로 사용됩니까?

    임의 효과혼합 효과 모델에 연속 또는 숫자 변수를 사용하는 것이 의미가 없음을 이해합니다 (예 : here 참조). 는하지만 제가 궁금하네요 것은 내가 부탁 해요 것은 ... 의도적으로 그렇게하지 못할 특히 경우 lme4::lmer 또는 R에 nlme::lme이다 : 나는 공급할 경우 lmer (또는 lme) 어떤 비 factor (non-categoric
    r lme4 categorical-data mixed-models nlme 2016-10-10

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    Python에서 categorical - numpy로 문자열 변환

    다음 문자열 세트에서 day, car2 문자열 변수를 필사적으로 변경하려고합니다. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 23653 entries, 0 to 23652 Data columns (total 7 columns): day 23653 non-null object clustDep 23
    python numpy dataframe categorical-data 2016-10-10

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    요인을 2 열의 행렬로 변환합니다. R

    약 0에서 21600까지 연속되는 연속 값의 열이 있습니다. 이 데이터를 100 개 범위에서 비우고 그 빈도를 알아 내려고합니다 (예 : [0,100) - 35, [100,200] - 57 등). 는 내가 뭐하는 거지 것은 이것이다 : < 비닝 - (= 100))에 의해 X, 나누기 = C를 (0, 서열 (100, 21600) 컷을 그리고 나는 데이터를 얻
    categorical-data matrix 2016-10-12
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