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R에있는 정렬 함수 order()의 특이점입니다. 함수 order()를 사용하여 column2를 기반으로하는 데이터 프레임의 column1을 정렬하고 정렬 된 데이터를 새 객체에 저장하면 원본 데이터 프레임을 모두 관측하는 대신, 그들 중 절반이있다. 어떻게한다는거야? 원본 정렬을 유지하기 위해 어떤 정렬 함수를 사용해야합니까?

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중첩 데이터 프레임을 만드는 방법

다음과 같은 데이터가 있습니다. > file1="dat1.tab" > file2="dat2.tab" > dat1<-read.table(file1) > print(dat1) V1 V2 1 1 43 2 1 43 3 1 43 > > dat2<-read.table(file2) > print(dat2) V1 V2 1 1 43 2 1 21 3

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행 선택 및 결과 정렬 R

데이터 프레임에서 행을 선택하고 순서를 지정하는 일은 겉으로는 사소한 일이지만 나를 피하고 동시에 나를 미치게합니다. country = c("US", "US", "CA", "US") company = c("Apple", "Google", "RIM", "MS") vals = c(100, 70, 50, 90) df <- data.frame(country,

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Data.frame 난과 같이, 하나 개의 컬럼이있는 data.frame를 필터링/서브 세트

후에 인자/벡터가된다. 예 : > res = d[!(d$animal %in% c("horse")),] > res [1] dog cat Levels: cat dog horse >class(res) [1] "factor" 여기에 무슨 일이 일어나고 있습니까?

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두 변수에 따라 데이터 프레임 행 일치 (인덱싱)

본질적으로 선형 모델링을 위해 비 구조화 된 데이터를 긴 형식으로 가져 오려고합니다. 나는 2 data.frames "촬영"과 "책"이 "예약"의 각 행은 행의 두 변수에 따라 "REC"의 행의 몇 가지의 끝 부분에 붙여 넣기 할 필요가 : "MRN"과 "COURSE"가 일치합니다. 나는 다음과 아무 소용이 그 변화 시도 : i=1 newlist=list

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짧은 넓은 데이터 프레임을 긴 내러티브 자유 텍스트 보고서로 변환

세 개의 데이터 테이블에서 약 70 명의 인력과 관련된 데이터를 가져 와서 R의 한 데이터 프레임으로 병합했습니다. 100 개의 필드 중 일부는 바로 다음과 같습니다 date.birth, number.surgeries.lifetime 및 number.surgeries.12months. "주석"과 같은 다른 필드는 값을 포함하지 않거나 한 문장 또는 여러 문

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R : 데이터 프레임 (혼합 요소 및 숫자)을 XTS (R)로 변환

혼합 요소와 숫자 열이있는 데이터 프레임을 xts로 변환하면 모든 데이터가 문자열로 변환됩니다. 이것은 요인에 대한 문제가 아니지만 수치에 매우 귀찮습니다. 해결 방법이 있습니까? 예를 들어 는 : > x marketTimestamp price id 1 2010-12-17 11:38:31.100 83.89 b-0 2 2010-12-17 1

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R 001000 값이있는 열을 포함하는 파일 읽기

2 열을 포함하는 파일을 읽고 싶습니다. V1 V2 1 2 1 2 9 1 3 3 1 4 12 1 5 115 1 6 11 1 것은 내가이 파일을 읽고, 그대로 2 열을 유지할 수있는 방법에 대한 아이디어가 있습니까 : 나는 표준 read.table를 사용하는 경우 2 00001 9 00001 3 00001 12 00001 115 0000

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데이터 프레임에서 결합 된 상자 그림을 만드는 방법은 무엇입니까?

놀라운 것을 간단하게하고 싶습니다 : 완전한 데이터 프레임을 위해서 하나의 박스 플롯을 만들고 싶습니다 : boxplot을 만들고 싶습니다. 그러나 '상자 플라워'와 관련 용어를 검색해도 아무런 제안도 나오지 않았습니다. 분명한 방법을 간과한다면 알려주세요. > theData X20.7 X21.7 X22.7 X23.7 X24.7 X25.7 X26.

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데이터 프레임 목록의 여러 상자 그림을 어떻게 결합합니까?

스택 교환의 통계 부분의 재 게시입니다. 나는 그곳에 질문을했고, 나는이 질문을 여기에서하도록 권고 받았다. 그래서 여기 있습니다. 데이터 프레임 목록이 있습니다. 각 데이터 프레임은 유사한 구조를가집니다. 각 데이터 프레임에는 숫자로 된 열이 하나뿐입니다. 내 데이터 요구 사항 때문에 각 데이터 프레임의 길이가 서로 다른 것이 중요합니다. 다른 열의 속성