다른 레벨의 큰 요소 목록을 생성 중입니다. 두 개가 같은 파티션을 정의 할 때이를 탐지 할 수 있기를 원합니다. 예를 들어, 다음을 모두 동등한 것으로 감지하려고합니다. x1 <- factor(c("a", "a", "b", "b", "c", "c", "a", "a"))
x2 <- factor(c("c", "c", "b", "b", "a", "a", "c
R에서 일부 데이터 조작을 시도하고 있습니다. 데이터 프레임이 2 개 있고, 하나는 학습 데이터이고, 다른 하나는 모든 데이터가 범주 형이며 요인 변수로 저장되어 있습니다. 데이터에 일부 NA가 있으며 "-1"로 변환하려고합니다. 교육 자료로 활용하면 문제가 없지만 테스트 데이터에는 적합하지 않습니다. 루프가 실행되는 동안 뭔가가 변경되지만 어떤 것이 있는
나는 종명의 데이터 집합을 재구성 중입니다. 라틴어 이름이있는 열과 사용 가능한 경우 사소한 이름이있는 열이 있습니다. 가능한 경우 사소한 이름을 제공하는 세 번째 열을 만들려고합니다. 그렇지 않으면 라틴어 이름을 사용합니다. 사소한 이름과 라틴어 이름은 모두 factor-class입니다. 내가 만약 루프와 시도했다 : 그것은 나에게 올바른 trivname
ggplot을 사용하여 변수와 속성을 그립니다. 내가 플롯에서 '정상'요소를 생략 단지 '특이점'을 제시하고자하고 할 것 : 코드의 require(ggplot2)
require(reshape2)
df <- data.frame(HMn25_30$avg,HMn25_30$h)
df[3] = c("Normal",
"Normal",
코드 팩과 함께 제공되는 R의 데이터 세트로 작업하고 있는데, 이는 기본적으로 내 요인 변수의 여러 레벨에 대한 라벨이 무엇인지 알려줍니다. 예를 들어, 코드북에서는 "Sex"변수에서 0은 "Female"이고 1은 "Male"이라는 것을 알 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 변수에 값을 표시합니다. 그러나 최근, 나는 당황 스럽지만 코드북이 완전하지 않다는
가능한 중복 : dropping factor levels in a subsetted data frame in R 은 내가 lme()를 사용하여 혼합 모델을 실행하고있어 여러 가지 변수와 데이터 프레임을 가지고있다. 변수 중 하나 인 ForAgeCat에는 5 개의 요인 수준 1,2,3,4,5가 있습니다. str(mvthab.3hr.fc$ForAgeCat)
데이터를 채우기 위해 루프를 사용하는 data.frame을 정의하는 기능이 있습니다. 경고 메시지 : 1 : [<-.factor에서 (*tmp*, ISEQ, 값 = "CHANGE") : 어떤 시점에서 내가 경고 메시지를 얻을, NAS는 따라서 생성 무효 요인 수준을, 내 data.frame 정의 할 때 stringsAsFactorsFALSE 수있는 옵션을
나는 10 개의 레벨을 가진 범주 형 변수 을 가진 데이터 세트를 가지고 있습니다. 실행중인 프로그램에서 변수 compLbl에 10 개의 hospital_codes 중 정확히 2 개가 포함되도록 데이터의 하위 집합을 가져 와서 서로 비교할 수 있습니다. 이제 각 루프마다 compLbl을 2 진수 (1과 0)로 사용해야하는 상황이 생겼습니다. nData$co
주어진 지점의 일부 환경 조건에 따라 종 풍부도를 예측하기 위해 GAM 모델을 사용하고 있습니다. 저는이를 수행하고 예측을 기반으로 일반화 된 additive model (GAM)을 만들었습니다. 그러나, 하나의 카테고리 변수 (퇴적물 type = [1,2,3,4])가 모델 방정식에 있습니다. 방정식은 잘 작동하는 것처럼 보입니다. 그러나 맞는 결과는 요격