data.table

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do.call을 사용하여 data.table 명령을 빌드하고 실행하십시오.

테스트 셀당 하나의 레코드 (AB 테스트 결과)를 나타내는 작은 data.table을 가지고 있으며 각 테스트 셀을 비교하는 다른 여러 테스트 셀과 비교하는 여러 개의 열을 추가하려고합니다. 즉, 추가하려는 열의 수는 문제의 AB 테스트에있는 테스트 셀의 수에 따라 달라집니다. 내 data.table은 다음과 같습니다 Group Delta SD.diff

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회귀 계수의 열을 생성하기 위해 data.table 사용하기

나는 이전 질문의 단순한 확장이되어야한다고 생각합니다. here. 저는 (a) 날짜 범위와 (b) 요인 변수를 합산하려고합니다. 샘플 데이터가 될 수 있습니다 유익한 조언을 Brand Day Rev RVP A 1 2535.00 195.00 B 1 1785.45 43.55 C 1 1730.87 32.66

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변수를 매개 변수로 data.table에 전달하는 방법 [J()]

나는 (완전히 놀랍도록) data.table 패키지에 새로운 것이므로 매우 기본적인, 다소 기괴한 문제에 봉착 한 것처럼 보입니다. 내가 일하는 정확한 데이터 세트를 게시 할 수는 없지만 사과해야합니다. 문제는 분명히 분명히 밝혀 질만큼 간단하다고 생각합니다. 의 내가 키 X와, 그래서 같은 data.table 있다고 가정 해 봅시다 : set1

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맞춤 상하 백분위 라인

나는 더 많거나 적게 보이는이 같은 (플롯을 붙여 넣기하는 방법을 모른다) 데이터가 대신 표시된 부드러운 라인의 library(reshape2) library(ggplot2) df <- cbind(runif(2000,0,1000), rep(0,n=2000)) for (i in 1:nrow(df)) { df[i,2] <- runif(1, df

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data.table의 둘 이상의 열을 업데이트하십시오.

동일한 명령문에서 data.table의 둘 이상의 열을 업데이트 할 수 있습니까? 나는 그들이 dt[,c("onecol","anothercol"):=1] 을 몇 가지 예를 본 적이 있지만 뭔가 dt[,onecol:=1 anothercol:=2] 처럼 각 컬럼에 다른 공식을 할당하는 방법을 모르는

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지난 달과 다른 점

매일 (TRADEDATE) BOOK 및 COMMODITY에서 고유하게 식별되는 항목이 있습니다. 각 항목에는 매일 변경되는 현재 값 (PV)이 있습니다. 지난 달의 마지막 달력 날짜와 PV의 차이가있는 열을 얻고 싶습니다. I 루프를 이용하여 해결하지만 아무도 더 우아한 (빠른 용액)을 제안 할 수 궁금 하였다 library(data.table) bwT

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model.matrix 용 R의 data.table에 대한 Rownames

나는 data.tableDT을 가지고 있는데 model.matrix을 실행하고 싶습니다. 각 행의 문자열 ID는 ID 열 DT에 저장되어 있습니다. DT에 model.matrix을 실행하면 제 수식에 ID 열이 제외됩니다. 문제는 NAs로 인해 model.matrix이 일부 행을 삭제한다는 것입니다. DT의 rownames를 ID 열로 설정하면 model.

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문자열을 IDateTime에 직접 입력하십시오.

data.table의 새 버전을 사용하고 있으며 특히 awesome fread 기능을 사용하고 있습니다. 내 파일에는 문자열로로드 된 날짜가 포함되어 있습니다 (다른 이유를 알지 못하기 때문에) 01APR2008:09:00:00처럼 보입니다. 데이터 시간에 data.table을 정렬 한 다음 정렬이 IDateTime 형식 (또는 아직 알지 못하는 형식)으로

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data.table FREAD 기능

나는 (내가 지금까지 R에 사용했습니다 빠른 읽기 기능) 및 새로운 data.table:::fread 기능을 사용하고 I 다음 (자명) 예외를 가지고 : R) fread(path) Erreur dans fread(path) : Coercing integer64 to real needs to be implemented 내 파일을 (이 탭으로 구분 된 c

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다중은/data.tables

I 두 data.tables, DT 및 L이 함께 병합 조인 > DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9,key="x") > L=data.table(yv=c(1L:8L,12L),lu=c(letters[8:1],letters[12]),key="yv") > DT x y v