data.table

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는 데이터 프레임 결과 1 승리를 나타냅니다 Date Team Opponent Weather Outcome 2017-05-01 All Stars B Stars Rainy 1 2017-05-02 All Stars V Stars Rainy 1 2017-05-03 All Stars M Trade Sunny 0 . . 2017-0

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동일한 변수에서 다른 형식의 타임 스탬프

동일한 변수에 세 가지 형식으로 타임 스탬프가 있습니다. 모든 변수를 같은 형식으로 변환하려면 어떻게해야합니까? ts<- c("2012-01-11T01:18:29Z", "2012/03/17 19:29:05 -0700", "2012-09-24T21:07:12-07:00") 나는 이렇게 출력하고 싶습니다. 어떤 제안? ts<- c("2012-01-11T01

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데이터를 언 스택 할 때 setDT (dat)에 오류가 발생했습니다.

데이터를 언 스택하려는 경우 (사람 당 여러 행에서 단일 행으로). 모의 데이터에서 잘 작동하는 코드가 있지만 실제 데이터에 적용하면 오류가 발생하며 그 의미를 해독 할 수는 없습니다. 이것은 내가 오류입니다 library(data.table) dcast(setDT(testdata), ID~rowid(mbr_id), value.var= c("ass

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병합 후 같은 이름의 열 유지

두 개의 데이터 테이블에 많은 열이 있습니다. 열은 동일하지만 서로 다른 시점 (한 행은 2015 행이고 한 열은 오늘 행)입니다. 데이터 테이블의 구조는 대략이 같은 것입니다 : library(data.table) dt1 <- data.table(id = c("A", "B", "C"), i = c(2,4,6), a = c(1,2,3), w = c(2,3

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R : 열 분산에 따라 데이터 표에서 열을 선택하는 방법은 무엇입니까?

나는 보통 데이터 프레임을 작업에 사용하지만 최근에는 속도 목적으로 Datatables를 사용하려고합니다. 최근 파일에 유용합니다. 어쨌든, 나는 열 분산을 계산하고 이미 그것을 읽고 나면, 내 dataframe에서 제거하는 데 사용하는 기능을 가지고있다. rm_invariant_cols = function(df) { df = df[, sappl

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차이를 계산하고 데이터 테이블에 매 2 열에 대해 새 열을 추가

I가 다음과 같은 데이터 테이블 : 나는 매 2 열에서의 차이를 계산하는 새로운 하나를 추가하는 것입니다 달성하고 싶은 무엇 library(data.table) > dt1 id i i-2015 a a-2015 w w-2015 f f-2015 1: A 2 1 1 1 2 2 2 1 2: B 4 2 2 1 3 1 3 3 3: C 6

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data.table의 세 번째 열의 조건을 기준으로 두 번째 열의 값으로 열을 그룹화합니다.

세 번째 열의 기준을 충족하는 다른 열의 값을 기준으로 한 열을 그룹화하려는 큰 data.table이 있습니다. 기둥. 루프를 사용하여이 작업을 수행 할 수 있지만 data.table에서 수행 할 수 있는지 궁금합니다. 표는 다음과 같습니다 : 각 그룹 Col2의 0.5에 가장 가까운 COL1의 행의 값을 얻기 위해 Group Col1 Col2 1: A

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data.table의 공식에 열 이름을 사용하십시오.

data.table의 열 이름을 내 수식의 입력으로 사용하고 싶습니다. 그러나 행의 이름을 직접 삽입 할 때마다 항상 작동합니다. 개체에서 이름을로드하면 작동하지 않습니다. 나는 그것이 내가이 이름은 [1] 나에게 대신 VAR1의 "VAR1"를 제공한다는 사실과 관련이 생각 library(data.table) dt <- data.table(ID=

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오류 : R의 경계 밖으로 첨자는

여기에 내가 그것을 colClasses에 대해 생각 내 코드 colClasses <- c("integer", rep("factor", 2140)) > train_categorical <- fread(file.path(data_dir, "train_categorical.csv"), data.table=FALSE, na.strings="", sho

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변수를 사용하여 data.table 하위 집합으로 사용하는 방법

내 머리 부분을 긁적니다. 차가 나는 쉽게 같은 것을 사용하여 테이블을 부분 집합 수 data(mtcars) test_dt <- as.data.table(mtcars) 를 데이터 셋 내가 탐구하고 가정 : new_dt <- test_dt[cyl == '4', c('disp', 'hp', 'gear')] 나는 데이터의 11 개 행을 얻을. 이제 원하