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피난처 패키지에서 read_sav를 사용한 후 데이터 프레임을 부분 집합으로 만들 때 R- 손실 레이블

haven 패키지의 read_sav 함수를 사용하여 SPSS 파일을 가져옵니다. 따라서 열 이름과 연관 레이블 (클래스 레이블)이 있습니다. subset으로 데이터 프레임의 하위 세트를 만들 때 라벨이 손실되었습니다. data[i] 인덱싱을 사용하여 해결 방법을 사용할 수 있지만이 동작은 버그입니까? 다음은 간단한 예입니다. DataForExample <-

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MySQL을 사용하여 올바른 하위 집합을 쿼리하는 방법은 무엇입니까?

간단히 설명 하겠지만, 본질적으로 해당 테이블에 대한 다른 항목의 적절한 하위 집합 인 테이블의 모든 항목을 선택하려고합니다. 예를 들어, 다음 표가 있습니다. +----+---------------+------------+ | id | name |department | +----+---------------+------------+ | 1 | J

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R에서는 데이터 프레임의 변환 된 하위 집합을 어떻게 만듭니 까?

첫 번째 질문은 여기에 있습니다! Windows 10의 R 3.3.1 (64 비트)에서 작업하고 있습니다. 데이터가 lwd라는 데이터 프레임에 저장되어 있습니다. 데이터는 '웨이퍼'라는 요소로 그룹화되며 각 웨이퍼에는 4 개의 다른 매개 변수가 측정 된 10 개의 위치 ('포인트'라고 함)가 있습니다 (v1, v2, v3, v4) (따라서 5 개의 실리콘

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두 요소 하위 집합을 사용하여 C#

코드에서 모든 집합의 2 요소 하위 집합을 생성하려고합니다. 예 : 목록에 {1,2,3,4}가 포함되어 있으면 2 요소 하위 집합은 {1,2}, {1,3}, {1,4}, {2,3}, {2,4}, {3,4}. 나는 논리가 붙어있어서 더 이상 갈 수 없다. 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다. class Program { static Li

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R : 실수로 요소 열을 사용하여 데이터 프레임의 서브 세트를 논리로 설정했습니다.

같은 행의 다른 열의 값을 기준으로 열의 일부 값을 다시 코딩하는 일부 레거시 R 코드를 상속했습니다. 당신이 결과를 검사하는 경우 df <- data.frame(value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6), reversed = c("true", "false", "true", "true", "f

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R - 값의 특정 조합을 제공하는 삭제 행

나는 100 개 개체의 목록을 가지고 있고 나는 어떤 객체에 결합 할 수 없습니다 pairs <- t(combn(my_objects, 2)) 그러나 A 군의 개체를 사용하여 모든 가능한 쌍을 생성 그룹 B. 수단 group_A <- c(5:10) group_B <- c(50:55) 경우 6 (55)의 쌍들이있는 행에 관계없이 삭제 될 것이다. 5와

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서브 세트 멀티 딤입니다. 행렬이있는 배열

각 행렬이 하나의 차원을 나타내는 3 개의 행렬을 가진 3 차원 배열을 부분 집합화하려고합니다. 예 : set.seed(1) A = array(sample(1:10,24, replace=TRUE), dim=c(3,4,2)) ind_dimension1 = matrix(c(1,3,2,1), nrow=2) ind_dimension2

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다른 변수의 모든 값에 대한 변수의 평균을 찾는 방법은 무엇입니까?

내가 여기에 새로운, 그래서 이러한 기본적인 질문을 용서하지만, 난 그냥 R을 시작하고 내가 나를 난처한 상황에 빠진 남아있는 질문 물어 봤는데 : mtcars, 나는 ', R에 사전 설치된 데이터 세트를 사용 을 "gear"변수의 각 값에 대한 "mpg"변수의 평균을 찾았습니다. 이게 무슨 뜻인지 정확히 모르겠습니다. 하위 집합을 사용해야한다고 가정합니까

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팬더 데이터 프레임을 서브 셋트하는 방법

팬텀 데이터 프레임에 50 개의 컬럼이 있고 30 개의 컬럼을 선택하고 싶습니다. df = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l",............, "z"] 내가 어떻게 에 알려 주시기 바랍니다 "Z"까지 "H"에서 "A"와 "C"를 선택한 다음 모든 열을 선택하고 싶습니다 :

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NA 행이 오감으로 인해 데이터 프레임 필터링 문제가 발생했습니다.

전체 데이터 프레임에서 논리 연산자를 사용하여 데이터 프레임을 필터링하려고하는데 NA 행이 서브셋 된 데이터 프레임에 들어온 것입니다. Subsetting R data frame results in mysterious NA rows 및 Subsetting R data frame results in mysterious NA rows을 통해 알게되었지만 해결책