lapply

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    R : (데이터 프레임의 일부로서) 목록의 벡터에 서로 다른 길이의 목록의 목록을 변이 나는이 같은 data.frame로 변환하는 CSV 파일이

    (을 - 다른 관련성이없는 열입니다) C1 C2 C3 C4 C5 Start End C8 A 1 - - - [1,4,7] [3,6,10] - A 2 - - - [12] [14] - A 3 - - - [16,19] [17,21] - A 4 - - - [22] [24] - 각 부분에서 시작과 끝의 범위를
    r vector dataframe bioinformatics lapply 2016-07-13

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    목록의 특정 요소 만 빼는 방법

    좋아, 829 개의 요소가있는 목록 ("datalist")이 있습니다. 각 요소의 숫자는 1에서 676까지이며, 코드가 길이가 1보다 큰 벡터 인 경우 676의 시작 부분으로 돌아갑니다. 676보다 큰 목록의 값에서만 676을 뺄 수있는 방법을 찾고 있습니다. Ive는 lapply를 사용하지 않으려 고 시도했습니다. 다음은 목록의 작은 부분과 내 코드 및
    r list lapply subtract 2016-07-13

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    Anderson-Darling 테스트 (목록)에서 통계 추출

    Anderson-Darling 테스트 (패키지 kSamples의 ad.test)에서 p 값을 추출하고 싶습니다. 테스트 결과는 2x3 행렬을 포함하는 12 개의 목록입니다. P 개의 값은 2 × 3 행렬의 일부로서 다음의 코드 사용시 소자 7의 존재 : I (50)의 총 AD 시험 결과의 서브 세트 (제 2 얻을 lapply(AD_result, "[[",
    r lapply 2016-07-14

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    적용하려면 어떻게해야합니까?

    서로 다른 데이터 프레임에서 각 행의 평균을 취하고 싶습니다. 누구든지 적용 문을 사용하여 더 똑똑한 방법을 알고 있습니까? 코드 벽에 죄송합니다. 각 hiXXXX 파일에 1000 : 1006의 벡터가 필요하고 해당 열의 벡터 2:13이 필요합니다. 나는 어쩌면 그것을 어떻게 든 할 수있을 전에 이것 같이 별난 무언가를 위해 mapply를 사용했다? for
    r lapply sapply mapply 2016-07-17

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    R에서 중첩 된 lapply 사용을 피하는 방법은 무엇입니까?

    중첩 된 lapply에 대한 효율적인 대안을 찾고 있는데 중첩 된 구조를 사용하는 것이 R 커뮤니티에서 인정받지 못한다고 생각합니다. 누구든지 가능한 아이디어를 제안하거나 사용자 정의 함수에서 둥지 lapply 사용을 피하기 위해 접근 할 수 있습니까? a.big <- a[a$score >10,] a.sml <- a[(a$score > 6 & a$scor
    r performance function lapply 2016-07-20

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    속도를 올리면 고유 한 값으로 함수가 적용됩니다.

    누군가가 도울 수 있기를 바랍니다. 적용 함수의 속도를 높이려고 노력 중이며 몇 가지 트릭을 시도했지만 여전히 느립니다. 누구도 더 이상 제안을하지 않았습니다. 다음과 같이 나는 데이터가 : myData= data.frame(ident=c(3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,7,7,7,7,7,7,7), group=c(7,7,7,7,7,7,7,7,7,7
    r performance data.table lapply 2016-07-20

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    R에서 ddply를 sparkR 함수로 변환

    데이터 프레임 df에 수백만 개의 행이 있습니다. 사용자 정의 함수 udf과 함께 ddply을 사용합니다. res <- ddply(df, c("id"),function(x){udf(x)} 이 꽤 잘 작동하지만 (이 약 4 시간 소요) I 때문에 udf의 생각이 매우 느립니다. 많은 경우를 검사합니다. sparkR에서 같은 기능을 실행하고 싶습니다. Sp
    r plyr lapply sparkr 2016-07-20

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    R 사용하여 함수에 두 변수 전달은 lapply

    나는 함수는 다음과 같이 찾고 있습니다. Func_Daily()은 Func_getFiles() 함수에서 폴더 안에있는 파일을 가져오고 그 파일을 Func_data_read() 함수로 전달하여 해당 폴더 내의 각 파일을 읽고 변경합니다. 문제는 지금은 값 (sum_dbefore)을 계산하는 다른 기능을 가지고, 내가이 Func_data_read() 함수 내에
    r function lapply 2016-07-21

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    for 루프에서 for 루프의 데이터를 저장하는 방법은 무엇입니까? (r 롤링 상관)

    require(quantmod) require(TTR) iris2 <- iris[1:4] b=NULL for (i in 1:ncol(iris2)){ for (j in 1:ncol(iris2)){ a<- runCor(iris2[,i],iris2[,j],n=21) b<-cbind(b,a)}} 데이터 프레임 내의 서로 다른 열의 롤링 상관 관계
    r loops lapply datastore 2016-07-21

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    루프가있는 R 함수가 피하기 위해 (대신 lapply 사용)

    주로 루프의 for 루프를 사용하는 것이 좋지 않다는 이야기를 들었습니다. 효율성을 위해 C를 호출하기 때문에 대신 lapply을 사용해야한다고 들었습니다. 질문 : 그것은 어떻게 lapply 효율적인 코드 (또는 같은 가족에서 다른 applysapply)에 다음과 같은 예를 변환하는 나를 보여줄 수 있을까? myFun <- function(loop){
    r function functional-programming lapply 2016-07-22
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