for 루프로 쉽게 해결할 수있는 질문이 있습니다. 그러나 데이터 프레임에 수십만 행이 있기 때문에 계산 시간이 매우 오래 걸리므로 빠르고 효율적인 솔루션을 찾고 있습니다. 제 dataframe의 각 행에 대해 는, I는 그 열 이름 (INDEX) 첫 번째 열 중 하나와 일치 dataframe이 > mydata
INDEX 1 2 3 4 5 6
1
각 시점 (n = 100) 시점에서 각 그룹 (n = 100 그룹)에 대해 하나의 데이터 행을 포함하는 데이터 프레임 x이 있습니다. # group time Qfr
#1.1 1 1 0.00475
#1.2 2 1 0.00543
#1.3 3 1 0.00586
...
#10.1 1 100 0.00599
#10.2 2 100 0.00641
#1
두 개의 데이터 세트 A와 B가 각각 8 개의 coloumns를 갖습니다. 데이터 세트 A에는 942 개의 행이 있고 데이터 세트 B에는 5079 개의 행이 있습니다. 데이터 집합 A와 데이터 집합 B를 비교하고 퍼지 매칭을 수행해야합니다. 데이터 세트 B에서 일치하는 행이 있으면 데이터 세트 A에서 "일치"를 추가 열에 표시해야합니다. 저는 R에 비교적
데이터 프레임 mydf가 있는데 이것을 분할하여 mydf$'1' mydf$'2'...mydf$'n'과 같은 데이터 프레임 수를 얻습니다. 나는 분할에서 약 35 데이터 프레임이 있기 때문에 ... 등등 resultdf1 <- myfunc(mydf$'1')
resultdf2 <- myfunc(mydf$'2')
.....
resultdfn <- myfun
최대 날짜를 얻기 위해 sapply를 사용하려고하지만 날짜 대신 숫자가 반환됩니다. 어떤 생각이 어떻게 해결할 수 있습니까? 나는 mtcars$datecolm = '2015-03-03'
mtcars$datecolm[1] = '2015-09-09'
mtcars$datecolm = as.Date(mtcars$datecolm)
sapply(
서로 다른 데이터 프레임에서 각 행의 평균을 취하고 싶습니다. 누구든지 적용 문을 사용하여 더 똑똑한 방법을 알고 있습니까? 코드 벽에 죄송합니다. 각 hiXXXX 파일에 1000 : 1006의 벡터가 필요하고 해당 열의 벡터 2:13이 필요합니다. 나는 어쩌면 그것을 어떻게 든 할 수있을 전에 이것 같이 별난 무언가를 위해 mapply를 사용했다? for
sapply (또는 유사한 기능)을 사용하여 데이터 세트에서 여러 기준과 일치하는 모든 값을 합산하려고합니다. 특정 일치에 대한 코드를 작성할 수 있었지만 데이터 프레임의 모든 고유 일치에 R을 적용하는 방법을 모르겠습니다.이 tmp <- subset(df, col1 == "a" & col2==1)
sum(tmp[,3])
이 코드가 제대로 합계 25
Newb을 sytnax 적용 할이 이 또한 내가 summarise_all와 dplyr :: 입니다 THER summarise_each에서 찾고있다 ... sapply/적용과 매개 변수에 불과 mtcars$mynewcolumn = imgood....etc
패스입니다 이 방법이 여기에서 효과가 있을까요?
많은 요소가 포함 된 벡터와 문자열이 포함 된 데이터 프레임의 열 사이의 일치를 확인하려고합니다. > x
KIND Quest
[1,] TRUE FALSE
[2,] TRUE FALSE
[3,] TRUE FALSE
[4,] FALSE TRUE
[5,] FALSE TRUE
문제는 'lieberkind'에 대한 TRUE 값을 생성 끝 "종류
단 3 개의 열이있는 데이터 프레임에 대해이 작업을 수행했습니다. 모든 변수를 "c"변수로 나누고 싶습니다. > d <- data.frame(rep(2,7),rep(4,7),rep(8,7))
> colnames(d) <- c("a","b","c")
> #Creating the new variables
> d$c1 <- d$a/d$b
> d$c2 <-