거대한 데이터 프레임을 가지고 있습니다 (huge라고 부릅니다). 행 번호별로 두 개로 나누고 싶습니다. 그러나, 내가하는 방식으로 결과 하위 집합을 데이터 프레임 대신 큰 요인으로 만듭니다. list1 <- huge[c(1:8175),]
list2 <- huge[c(8176:nrow(huge),]
class(list1)
[1] "factor"
미안 : 어떤 이유 for (s in c('G1', 'G2') {
t[t[ , .I[seq(which.max(get(s)), .N)], by = GROUP]$V1, get(s) := 1]
}
, 그것은 오류가 발행 불평 : Error in get(s) : object 'G1' not found
을하지만, 명시적인 형식은 멋지게 작동합니
동일한 열의 헤더를 기반으로 부분 집합을 만들고 싶은 데이터 프레임에 하나의 열이 있습니다.이 df <- data.frame(col = c("Var: A", "1", "3", "5", "Var:B", "2", "4", "6", "7", "Var: C", "7", "1"))
[df]
col
1 Var: A
2 1
3 3
4 5
5
일부 고속 푸리에 변환 (기술적으로 Discrete Fourier Transform)의 계수에 대한 분류에 일부 Sklearn 추정량을 사용하려고합니다. 나는 nump 배열 X_c를 np.fft.fft (X)의 출력으로 얻었고 원래의 X_c의 각 (복합) 열이 두 개의 (실수/부동 소수점) 열로 변환 된 실제 열등 배열 X_r로 변환하려고합니다. X_r,
값 목록이 값 범위 내에 있는지 확인한 다음 특정 값을 할당해야하는지 확인해야합니다. ifelse() 문을 중첩하지 않고이 작업을 수행 할 방법을 찾고 싶습니다. ifelse은 51 회 이상 중첩 할 수 없으며 끔찍해 보입니다.). 인위적인 사례이므로 일반화 할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다 (예 : 루프? * 적용)? 나는 paste(eval())과 관
중요한 P- 값으로 서브 세트 변수를 만들려고하는데 다음 코드로 시도했지만 조건별로 선택하는 대신 모든 변수 만 선택합니다. 누구든지 문제 해결을 도와 줄 수 있습니까? myvars <- names(summary(backward_lm)$coefficients[,4] < 0.05)
happiness_reduced <- happiness_nomis[myvar
데이터를 세 가지 다른 기간으로 분할해야하지만 각각의 데이터에 대해 (데이터가 누락 됨) 가장 적은 수의 방식으로 데이터를 분할해야합니다. I는 제 PE 정의하면이 경우 library(lattice)
xyplot(Data$Y ~ Data$X,,
panel = function(x, y) {
panel.xyplot(x, y)
다음은 R의 문자 데이터 형식이 두 열인 데이터 프레임입니다. 필자의 경우, "FB, AI, IT, GE"문자열이있는 경우 이 뒤죽박죽 된 문자열이 "a2 열"에 있는지 테스트하고 해당 "a1 열"값을 반환하십시오. 분명히 첫 번째 "a2 열"값이 위의 뒤죽박죽 된 문자열과 일치하는 것이므로 반환 할 해당 "a1"값이 필요합니다. 나는 "if-else"를
다음은 제 데이터 프레임입니다. name m d1 d2 d3 d4 d5
name1 m1 45 18 69 35 20
name2 m2 34 19 16 25 0
name3 m3 18 38 0 66 29
name4 m4 52 9 58 84 0
name5 m5 45 75 76 65 79
아래와 같이 결과를 얻고 싶습니다. 기본적으로 마지막 열에 0이 있