와 함께 다양한 형식으로 긴 데이터를 결합 : - Customer.Name Posting.Date SKU Sales.Amount($)
A 20150124 SKU1 12345
B 20150125 SKU2 22345
A 20150124 SKU3 52345
A 20150125 SKU4 55345
C 20150126 SKU6
긴 형식의 바람 데이터를 와이드 형식으로 변환하려고합니다. 풍속과 풍향 모두 Parameter.Name 열에 나열됩니다. 이 값은 Local.Site.Name 및 Date.Local 변수에서 모두 캐스팅해야합니다. 고유 한 Local.Site.Name + Date.Local 행당 여러 개의 관찰이있는 경우 해당 관측치의 평균값을 원합니다. built-in
데이터 프레임 열을 3 개의 열로 쌓는 데 이상한 문제가 있습니다. 어떤 이유로 겹쳐 쌓일 때 factor 열의 값이 손실됩니다. 이론적으로 아래의 코드를 사용하면 치료 값이 서로 겹쳐져 하나의 값으로 대체되지 않습니다. library(reshape2)
test1<-reshape(df, direction="long", varying=split(names(
다음 코드는 여러 모델의 예상 확률을 시간에 대해 플롯합니다. 한 그래프의 모든 플롯을 읽을 수 없으므로 결과를 눈금으로 나눕니다. 그 다음 어떻게 든 곳 현재 grid.arrange로가는 지정할 모든 모델에 하나 ggplot을 가질 수 있다면 궁금 : 예상 p2.dat1 <- select(ppf, EXPOSURE, predp.glm.gen,predp.gl
내 이름은 형식에 : V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
NICK PIPE 10 IN PAINT GREEN SCREW 0.5 IN
MIKE PAINT RED TOOL HAMMER PIPE 3 IN
I 데이터는 다음과 같이 나타납니다 있도록 용융 기능을 사용하려면 : V1 V2 V3
NICK PIPE 10 IN
NICK PAINT
숫자 열에 대해서만 DF를 부분 집합하는 데 도움이되는이 질문을 발견했습니다. Selecting only numeric columns from a data frame 그러나 나는 숫자 열 PLUS 다른 열을 수행하는 방법을 알아낼 수 없습니다. 나는 시도했다 : nums <- sapply(df, is.numeric)
df <- df[, c(nums, "c
reshape2 패키지의 dcast을 사용하여 긴 형식의 데이터 프레임을 와이드 형식으로 변환하려고합니다. 내 데이터 프레임은 X = c(3,2,3,3,2,3,3,2,3)
Y = c(-3, -1, -3, -3, -1, -3, -3, -1, -3)
DATA = c(100, 200, 300, 400, 100, 500, 600, 200, 300)
measu
ghplot2를 사용하여 데이터 집합을 플롯하기 위해 reshape2 melt 함수를 사용하여 데이터 프레임을 녹이고 싶습니다. 그러나 타임 스탬프가 포함 된 참조 열을 사용하면 첫 번째 반복 이후에 NA이 표시됩니다 (타임 스탬프는 각각 한 번 올바르게 표시되고 난 다음 NA을가집니다). 여기 내 데이터 세트입니다 : TIMESTAMP,RECNUM,Tai
다음 예제로 데이터 프레임의 모양을 변경하려고합니다. df<-data.frame(market = c("a","b","c","a","b","c"),companyName = c("foo","foo","foo", "bar","bar","bar"), val = seq(1,6))
require(reshape)
dfNew <- cast(df,market ~ com
(R에서) 수평으로 모든 행을 병합하지 않습니다 확실 : 내가 상관없이 작물에 표시할지 여부의 열 "자르기"에 의해 병합 할 ag<-structure(list(Crop = c("beans", "chayote", "chives", "chiwa squash",
"cilantro", "corn", "epazote", "flower chiwa squash", "