를 사용할 때 찾을 수없는 객체 내 코드는 다음과 같습니다 : 내 데이터의 Form_CharSizePorts2 <- function(main, size, var, wght, ret) {
main.cln <- main %>%
select(date, permno, exchcd, eval(parse(text=size)), eval(parse
서브 세트 될 열의 목록과 특정 열이 있습니다. 데이터 테이블에는 다음과 같은 열이 columns in dataTable -> Date, a, b, c & d
colList <- c(a,b) -> this list comes from separate source
dataTable <- dataTable[,list(Date, mget(colList[col
나는 약 40 열의 큰 data.table을 가지고 있으며, 나머지 열은 단지 NA 일뿐입니다. 재현 예를하려면 : require(data.table)
data(iris)
setDT(iris)
# this works (and is the expected result):
rbind(iris, list(6, NA, NA, NA, "test"))
문
데이터 테이블 값을 한 열을 기준으로 집계하는 함수를 만들려고했지만 열 이름에 toString() 인수를 전달할 수 없습니다. 다음의 예는 더 잘 보여줄 수 : t1 <- data.table(P = c("a", "b", "c", "d", "a", "b"), Q =
c("1","2","3","4","5","6"))
t1[ ,toString(Q), by
나는 데이터가 또는 데이터 으로 저장되고 id - month 조합 당 여러 번 관찰 한 데이터가 있습니다. 변수에 행 번호를 저장하고 싶습니다. row이라고 부릅시다. dplyr에서이 작업을 수행하는 방법을 알고 있지만 (순수한) data.table에서 수행하는 방법을 배우고 싶습니다. 나는 그것이 쉬운 작업이라고 생각하지만 작동하는 해결책을 찾을 수없는
하나의 자전거 궤도 샘플 데이터 세트가 있습니다. 내 목표는 평균적으로 파악하는 것입니다, 시간이 스테이션을 방문 B. 사이에 경과 지금까지, 나는 단순히으로 데이터 세트를 주문 할 수 있었다 : test[order(test$starttime, decreasing = FALSE),]
찾아 내가 문제로 실행하는 곳 start_station 및 end_st
자전거의 궤적을 다른 스테이션으로 추적하는 샘플 데이터 세트가 있습니다. 자전거이 경우, difftime()와 특정 역에 남아 내 목표는 간격을 찾을 수 있습니다, 역 > test
bikeid start_station starttime end_station endtime
1 1 A 2017-09-25 01:00:00 B 201
저는 매우 큰 시계열을 가지고 있으며 처음에는 임의의 값을 기준으로 다른 시계열을 만들고 현재 시간대를 변경해야합니다. 실제 데이터 세트에서 이러한 변화는 데이터 프레임의 다른 변수에 따라 달라 지지만 다음과 같이 MWE의 목적을 위해, 나는 그것을 다시 : initial_value <- 100
set.seed(123)
library(data.table
mem_ord (74 개 변수 중 1561464 개)가 있습니다. SITE_JOIN_DATE는 날짜 유형이고 SITE_JOIN_DATE는 조건에 따라 사용자 유형을 나누려고합니다. 그러나 결과를보기에는 너무 느 렸습니다. if 조건문이 너무 느립니다. 어떻게 속도를 높일 수 있습니까? 여러 개의 코어를 사용할 수도 있습니다. mem_ord_by_user <