purrr

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내가 병합 할 tibbles 목록 (길이 = 5000)이 있습니다. 그들은 모두 동일한 열을 가지고 있으므로 dplyr::bind_rows을 사용하여 병합을 고려했습니다. 그것의 얼굴에 추가 된 tibble마다 행을 바인딩하는 것은 매우 빠릅니다. 그러나 더 많은 tibble이 추가됨에 따라 실행 시간은 선형 적으로 증가하는 대신 기하 급수적으로 증가합니다

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업데이 트와 나는 <code>map</code> 울어 내부 <code>update</code> α- 함수를 사용하여 <code>lm</code> - 모델을 업데이트 할

purrr와 선형 회귀 모델을 업데이트, 그러나 이것은 다음과 같은 오류가 발생합니다 :이 mtcars %>% group_by(cyl) %>% nest() %>% mutate(lm1 = map(data, ~lm(mpg ~ wt, data = .x)), lm2 = map(lm1, ~update(object = .x, formula = .~ .

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비 - 중첩리스트 컬럼

I 각 요소 I는 올라가지(), unnest() 및 펼치기을 (사용하려고 한 길이 (2)의 목록을 포함하는 목록 항목이있는 tibble을) 및 다양한 다른 조합을하지만 내 원하는 결과를 얻는 운. 최소한의 작업 예는 다음과 같습니다 : 예상 결과에 df <- tibble(x = c('A', 'B'), preds = list(list(Phi = d

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purrr :: invoke()를 사용하여 함수에 다른 인수를 제공하십시오.

다른 값 k (kmeans(x = iris[1:4], centers = k))로 R에서 kmeans() 함수를 실행하고 싶습니다. dplyr 또는 do.call() 함수를 사용하여이 작업을 수행하는 방법을 알고 있지만 purrr::invoke() (이 호출은이 작업에 적합한 함수 임)으로 작동하지는 않습니다. 나는 물론 dplyr 접근 방식을 사용할 수 있

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dplyr에서 map2()를 사용하여 열 목록을 변경하는 방법

최근 학생 점수 데이터 항목 (학생 당 1 행, ID 열 및 여러 정수 값 열, 점수 구성 요소 당 하나씩)을 컴파일해야했습니다. . "마스터"데이터 프레임과 여러 보정 데이터 프레임 (대부분 NA 및 마스터에 대한 일부 업데이트 포함)을 결합하여 마스터의 최대 값과 모든 수정 사항을 결과에 포함시켜야했습니다. mutate() 호출 시퀀스를 복사하여 붙여

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열 이름을 변수로 정리하기

각 확인란이 표시기 변수 인 설문 조사에서 매우 지저분한 데이터 집합이 있습니다. 따라서 M/F를 항목으로하여 성별 (또는 인종)을 변수로 사용하는 대신 gender_m과 지표가있는 gender_f 열이 있습니다. 간체 예 : df <- tribble( ~id, ~gender_m, ~gender_f, #--|----------|-------

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Purrr 맵을 사용한 열 쌍별 반복 요약

두 개의 다른 열로 그룹화 할 때 한 열의 요약 추정치 (평균, 중앙값, 수 등)를 얻으려는 대형 데이터 세트가 있습니다. purrr를 사용하여이 작업을 수행하는 방법을 해결하기 위해 정말 열심히 노력 - 희망 미래의 프로젝트에 대한 클릭 ...하지만 매우 붙어에이 워크 플로를 얻을 수 있습니다. 재현 예를 들어 ,이 am 및 vs에 의해 그룹화 작동하고,

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R : purrr 정리 목록,

그것은 목록을 정리 관하여 : library(purrr) # randomly assign to a cross validation chunk set.seed(11) mtcars$cv_chunk <- sample(rep(1:3), nrow(mtcars), 1) model_confint <- mtcars %>% split(.$cv_chunk)

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rlang 및 map을 사용하여 여러 변수를 다시 코딩하십시오.

데이터 세트를 정리하고 많은 요인 변수를 다시 코딩해야합니다. 이 작업을 수행하려면 rlang 및 map을 사용하고 싶습니다. 예제 데이터 세트 및 코드는 다음과 같습니다. 나는 거의 그것을 가지고 있다고 생각하지만, 나는 완전히 버그를 알아낼 수 없다. 어쩌면 내가 완전히 이해하지 못했기 때문일 것이다. rlang. 근무 세트 : recode = func

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R의 선형 모델을 가진 purrr : 'character'타입의 'envir'인수가 올바르지 않음

나는 다양한 생물 종이있는 데이터 프레임을 가지고 있으며, 그 존재도가 어떤 매개 변수와 관련되어 있는지보고 싶습니다. 가 나는, 나는 다음과 같은 오류 메시지가 무엇입니까 놀랍게도 # Load in the dune data set and tidyverse library(vegan) data(dune) data(dune.env) library(tid