plyr

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doMC 대 doSNOW 대 doSMP : 'foreach'의 다양한 병렬 백엔드가 기능적으로 동일한 이유는 무엇입니까?

필자는 다양한 기계에서 실행 해 본 코드의 테스트 피스를 몇 개 가지고 있는데, 항상 동일한 결과가 나타납니다. 나는 다양한 방법들 뒤에있는 철학이 foreach의 % dopar %에 대한 백엔드로 상호 교환 적으로 사용될 수 있다고 생각했다. 왜 이것이 사실이 아닌가? 이 코드 조각의 각이 실패하는 동안 library(plyr) library(doMC)

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plyr 응용 프로그램에서 각 데이터의 하위 집합에 해당하는 행렬 목록을 만듭니다.

약간의 도움으로 edgelist를 변환하는 방법을 알아 냈습니다. adjacency list을 adjacency matrix.으로 자동화하는 방법을 배우고 싶습니다. 많은 수의 edgelists를 생성 한 다음 결과 인접성 행렬을 목록에 넣습니다. 필자가이 작업을 수행하는 가장 좋은 방법은 Plyr이라고 생각하지만 루프를 사용하여 작업하는 방법을 알려주고

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값이 1 년에서 다음 연도로 증가 할 때 표시기 변수를 긴 데이터 프레임에 추가합니다.

fyear, tic 및 dcvt (회계 연도, 시세 및 총 전환 가능 채무)의 세 개의 열이있는 긴 데이터 프레임이 있습니다. 약 18 회계 연도와 수천 개의 시세가 있습니다. 나는 dcvt이 1 년에서 다음 해로 올라갈 때 하나 인 표시기 변수를 추가하고 싶습니다. 나는 fyear 열을 잃어 버렸고 다시 가져 오는 방법을 알 수 없었습니다. ddply을

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lmList 오브젝트에서 RMSE 추출

다음의 코드를 사용하여 lmList 오브젝트에서 계수를 추출합니다. library(lme4) library(plyr) lm.model <- lmList(Y ~ X | eventID, df) param <- ldply(lm.model, coef) 이 코드는 정상입니다. 그런데 계수를 추출하는 효율적인 방법입니까? 내 질문은, 어떻게하면 동일한 lm.

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R : ddply를 사용하여 데이터 하위 집합에 함수 적용

ddply 메서드를 사용하여 3000 개 영화에 대한 다양한 정보로 데이터 프레임을 만든 다음 각 장르의 평균 총량을 계산하려고합니다. 나는 R에 익숙하지 않고 ddply와 관련하여 여기에있는 모든 질문을 읽었지 만, 나는 여전히 올바르게 할 수없는 것처럼 보입니다. 여기에 내가 지금 가지고있는 내용은 다음과 같습니다 내가 장르별로 분류 영화의 각 세트에

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** ply 함수의 출력 행/열의 이름을 plyr에서 바꿀 수 있습니까?

plyr 패키지의 **ply 함수 ldply에 행/열 출력 이름을 명시하고 싶습니다. 예를 들어 , 내가이 data.frame로 변환하고 내가 지금 무엇을 가지고 signif() foo <- list(var.a = runif(3), var.b = runif(3), var.c=runif(3)) 와 유효 숫자를자를 것인지, 목록, foo이는 q <- ldp

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함수에서 ddply의 전체 행을 가져오고 처리하십시오.

ddply에서 하나 이상의 데이터를 처리하기는 쉽지만 현재 행 전체를 가져 와서 함수에 전달하는 방법이 있습니까? 또는 런타임에 결정된 열 집합을 가져 오려면? 나에게 설명하자 는 df = data.frame(a=seq(1,20), b=seq(1,5), c= seq(5,1)) df a b c 1 1 1 5 2 2 2 4 3 3 3 3 같

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의도 한대로 plyr/ddply를 사용하도록이 코드를 다시 작성할 수 있습니까?

배경 난 통계적 요약을 계산하고자하는 확률 분포의 dataframe 가지고 priors <- structure(list(name = c("theta1", "theta2", "theta3", "theta4", "theta5"), distn = c("gamma", "beta", "lnorm", "weibull", "gamma"), parama

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그룹화 변수가 요인 일 경우 어떻게 그룹 별 요약 통계를 생성합니까?

데이터 세트 mtcars (기본 R 버전 2.12.1의 일부)에 대한 요약 통계를 원한다고 가정합니다. 아래에, 나는 엔진 실린더 수에 따라 자동차를 그룹화하고 나머지 변수의 그룹 단위 평균값을 mtcars으로 취합니다. > str(mtcars) 'data.frame': 32 obs. of 11 variables: $ mpg : num 21 21 22.

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ddply는 요인을 "분할 된"변수로 어떻게 처리합니까?

나는 20 열의 data.frame을 가지고있다. 처음 두 요소는 요소이며 나머지는 숫자입니다. 처음 두 열을 분할 변수로 사용하고 나머지 열에 mean()을 적용하고 싶습니다. 이것은 ddply()의 경우 빠르고 쉽습니다. 그러나 출력 data.frame의 결과는 제가 찾고있는 것이 아닙니다. Aa <- c(rep(c("A", "a"), each = 20