sapply

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다른 데이터와 함께 * apply를 사용하여 함수를 호출하는 방법. 여기서 출력은 목록이고 intput은 2x2 행렬의 목록입니까?

나는 시뮬레이션으로 10 회 실행 한 데이터를리스트로 저장했다. 코드를 10 번 반복하지 않고이 데이터로 FUN1 함수를 호출하고 싶습니다. FUN1의 출력은 모델 파라미터의 값이되도록 : $theta=5 $Theta= 0.5 $pi_1 = 0.6 $pi_2 = 0.4 $loglik_1 = 12

r apply lapply sapply tapply 2017-03-10

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R에서 apply와 함께 substring 함수를 사용하는 방법은 무엇입니까?

데이터 세트에는 수퍼 히어로에 대한 정보가 들어 있습니다. # package loading library(fivethirtyeight) # data opening data(package ="fivethirtyeight") data(comic_characters) for (i in 1:length(comic_characters$name)) {

r apply lapply sapply 2017-03-25

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R에서 반복 작업이 sapply 또는 for 루프를 사용하는 문자열 사용

나는 목록의 일부를 추출하여 새 변수 이름에 저장하는 반복 작업이 있습니다. 나는 aaa_report <- original[["aaa"]]를 사용할 수 있으며, 나는 새로운 변수가 a를 aaa 섹션 목록 변수 이제 original 나는이 반복적 인 작업을 자동화하려는 출신 aaa_report라는 이름이 있습니다 aaa_report <- original[["

r for-loop rstudio lapply sapply 2016-12-22

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R의 sapply - 반복하지 않고이 문제를 해결하는 방법

sapply 사용 방법? 내 데이터 프레임에 400k 레코드가 있습니다. for 루프를 사용하지 않고 데이터를 b $ a1에 채워야합니다. b <- a b[1:100,] for (i in 1:nrow(b)) { if (b`$`x[i] > mean(b`$`x) & b`$`y[i] > mean(b`$`y) & b`$`z[i]

r lapply sapply mapply 2017-04-06

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r 평균을 빼고 몇 개의 변수에서 표준 편차로 나눕니다.

모든 열이 아닌 데이터 프레임 내의 특정 열을 표준화하려고합니다. 표준화하면 평균을 빼고 표준 편차로 나눕니다. 내 질문은이 data(mtcars) 데이터 집합을 다루고 있다고 가정 할 때 열 1,2, 4 및 6의 값에 대해이 표준화를 어떻게 수행 할 수 있는가입니다. 이 작업은 수동으로 수행 할 수 있지만 효율적인 작업 방법이 있는지 알고 싶으면 골다.

r apply lapply sapply 2017-04-06

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sapply에서 어떤 열이 경고를 내고 있는지 파악하는 방법은 무엇입니까?

나는 숫자가 모두 있어야하지만 모두 문자로 입력되는 df를가집니다. There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50) 내가 경고를 무시할 수 있습니다,하지만 난 문제가 어디에 찾을 싶습니다 sapply(df, as.numeric) 경고를 던졌습니다 : 나는 이것을 시도하고있다.

r sapply 2017-01-03

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R에서 두 개의 데이터 프레임 사이에 변경된 행 수를 찾는 방법은 무엇입니까?

두 데이터 프레임은 거의 같지만 일부 행에서 일부 값이 변경되었습니다. 이제는 변경된 행이 무엇인지 알아보고 두 번째 데이터 프레임에 포함 된 추가 행이 있다면 그 행은 무엇입니까? 먼저 df를 x, 두 번째 이름을 y라고합시다. "compare"와 "all.equal"을 사용해 보았지만 나에게 적합하지 않았습니다. X 앨런 20 13 Zayn 21 14

r compare sapply 2017-02-28

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R에있는 목록에 누락 된 값이 너무 많은 열을 제거하는 데 lapply를 사용하는 방법은 무엇입니까?

ls.df.val.dcas이라는 데이터 프레임 목록이 있습니다. 각 데이터 프레임에는 누락 된 값이있는 여러 열이 NA가 있습니다. 목록에 lappy()을 사용하여 해당 값의 X % (예 : 40 %) 이상이 NA 인 열을 제거 할 수 있습니다. 당신에게 목록 내에서 dataframes 내가 예를 도시하고있다처럼 보이는 방법의 전망을 제공합니다 : 내 불완

r list indexing lapply sapply 2016-11-21

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r에 seq_along으로 두 행렬을 합하는 방법은 무엇입니까?

내가 mat1<-matrix(1:4,2,2) mat2<-matrix(5:8,2,2) mat1 [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 mat2 [,1] [,2] [1,] 5 7 [2,] 6 8 을 합계를 두 행렬이 내가 원하는 내가 mat_sum <- sapply(seq_along(mat1), function(i)

r matrix sum apply sapply 2016-11-29

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sapply의 구문 및 lapply R

을 나는 하위 값의 지수에 따라 연구의 목록을 분리하는 방법으로 찾고있다 나는이 코드 조각이 많이 팝업 보았다 : sapply(myList, "[", 2) 을 누군가가 내가 sapply 전에 IS에 사용한 유일한 구문으로 나에게 이것을 설명 할 수있을 것입니다 있는지 궁금 해서요 : sapply(myList, Function)

r sapply 2017-01-20

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