reshape2

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나는 모든 csv 파일과 출력 그래프를 취할 수있는 R Shiny 프로그램을 만들고 있습니다. csv를 업로드하는 사용자는 데이터가 어떻게 표시되는지에 대한 몇 가지 가이드 라인을 가지고 있지만 너무 엄격하지 않기를 바랍니다. 저는 현재 ggplot2를 사용하여 비교를 위해 하나의 플롯에서 동일한 데이터 세트의 여러 라인을 그래프로 표시하려고합니다. (데이

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ggplot의 그룹화 된 막대 그림

행이 관찰 및 열 질문 인 설문 조사 파일이 있습니다. People,Food,Music,People P1,Very Bad,Bad,Good P2,Good,Good,Very Bad P3,Good,Bad,Good P4,Good,Very Bad,Very Good P5,Bad,Good,Very Good P6,Bad,Good,Very Good 내 목표는

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열 이름 정보를 사용하여 R로 넓은 데이터 프레임을 긴 형식으로 바꿉니다.

복잡한 데이터베이스 출력을 넓은 형식에서 긴 형식으로 변환하는 데 문제가 있습니다. 그것은 두 개의 행과 ~ 1,000 개의 열을 가지고 있습니다. 그것은 다음과 같은 : 문제는 df1_long의 변수 또는 df1_wide의 열이 나는시 선택하려는 정보가 포함되어 있다는 것입니다. 그래서 저는 다음과 같은 것을 가지고 싶습니다 : ID part task

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dcast (reshape2)를 사용하지 않고 R로 데이터 재 형성

dcast Rcodes가 더 이상 실행되지 않습니다. 여기에서 문제를 논의했습니다 : segfault in R using reshape2 package and dcast 버그가 아직 수정되지 않았으므로 다른 방법으로 내 캐스트를 얻을 수 있습니다. 어떤 제안이라도 대단히 감사하겠습니다! 내 데이터 세트의 아주 작은 수치 이하. 기본적으로 조사 ID ("EI

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건의 매트릭스로 데이터 프레임을 변환

I는 다음과 같이 구성 데이터 파일을 가지고 OTU1 PIA0 1120 OTU2 PIA1 2 OTU2 PIA3 6 OTU2 PIA4 10 OTU2 PIA5 1078 OTU2 PIN1 24 OTU2 PIN2 45 OTU2 PIN3 261 OTU2 PIN4 102 OTU3 PIA0 16 OTU3 PIA1 59 OTU3 PIA2 27 OTU

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용융 데이터 프레임을 행렬로 변환 R

데이터 프레임을 행렬로 변환하는 함수를 작성하고 싶습니다. 데이터 프레임은 이벤트 목록입니다. 각 행은 제품을 방문하거나 구매하는 사람에게 해당됩니다. my.df <- data.frame(person = c('A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'), week = c(1, 2, 1, 3, 3, 2), event =

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R 긴

에 다양한 데이터를 고쳐 I이 열을 가로 질러 배치 된 다수의 기준에 대한 논리 응답 제공 다음 데이터 프레임 : I은 단지 세 개의 열을 갖도록 structure(list(Householdref = c("003015002024001", "003016003006001", "003016004013001", "003016006002001", "00301700

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진 반응 변수에 여러 범주 변수 모양을 변경

나는 다음과 같은 형식으로 변환하려고 : 나는 Convert row data to binary columns 하지만 난에 설명 된 솔루션을 시도 movie Leo Kate Jack 1 Titanic 1 1 0 2 Departed 1 0 1 : 바이너리 반응 변수에 mydata <- data.frame(movie = c("Titanic", "Depa

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dhash가 reshape2에서 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?

모양 변경 패키지 (2007 위컴) 출판되었다 본 논문은이 예 주었다 library(reshape2) ffm <- melt(french_fries, id = 1:4, na.rm = TRUE) dcast(ffm, variable ~ ., c(min, max)) 마찬가지로,이 reshape2에서 작동하지 않습니다하지만 2007 dcast(ffm,

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모양 변경의 acast() 나는이 dataframe을 값

이없는 제거 : 점수가 다른 범위의 값을 가지고가 df <- data.frame(subject = c(rep("one", 20), c(rep("two", 20))), score1 = sample(1:3, 40, replace=T), score2 = sample(1:6, 40, replace=T), score3 =