에 따라 부분 집합 시계열 data.frame 당신은 어떻게 시간을 기준으로 시계열 data.frame 및 임계 값을 부분 집합 것인가? 나는이 데이터를 가지고 : 다음과 같습니다 year <- seq(2000, 2009, 1)
v1 <- sample(1:10, 10, replace=T)
df <- data.frame(year, v1)
: v1에 합
서브 세트와 필터 (dplyr의)는 동일한 결과를 가지고있는 것으로 보입니다. 하지만 내 질문은 : 어떤 점에서 잠재적 인 차이가 있다는 것입니다. 속도, 데이터 크기 등을 처리 할 수 있습니까? 하나 또는 다른 것을 사용하는 것이 더 나은 경우가 있습니까? 예 : library(dplyr)
df1<-subset(airquality, Temp>80
여러 개의 서로 다른 열에 따라 부분 집합을 만들고 데이터를 분석해야하는 데이터 호수에서 가져온 대용량 데이터 프레임을 작업하고 있습니다. 기본 하위 집합은 내가 읽은 외부 Excel 파일에서 가져 와서 모든 가능한 조합을 생성합니다. 나는이 컬럼들 각각을 반복하고 그에 따라 데이터를 부분 집합하기를 원한다. subsettings의 몇는 유사한 양식을 :
2011 년 7 월 이전에 모든 값을 제거하기 위해 데이터 세트의 하위 집합을 만들려고합니다. 다른 열에 연도와 월이 있습니다. 내가 알고 내가 뭐하는 거지 (또한 잘못된 출력을 얻는) 논리적으로 잘못이지만,이 작업을 수행 할 수있는 올바른 방법을 알아낼 수 없습니다 당신에게 state_in2_check <- subset(state_in2, Month >
나는 자신을 grep() 함수의 한계에서 발견했거나이를 수행하는 효율적인 방법이있을 수 있습니다. 샘플 데이터 프레임 오프 시작 : Date <- c("31-DEC-2014","31-DEC-2014","31-DEC-2014","30-DEC-2014",
"30-DEC-2014","30-DEC-2014", "29-DEC-2014","29-DEC-2
현재 데이터 프레임을 교육/테스트 용 하위 집합으로 나누기를 원합니다. 데이터 프레임에는 여러 항목이 포함 된 열이 있고 일부는 (Aisle01, Aisle02 등)과 같은 하위 항목을 포함합니다. 여러 열의 부분 문자열을 필터링하여 걸려 넘어지고 있습니다. 데이터 샘플 : Column1 Column2 Column3
Wall01 Wall04 45.6
는 내가 어떤 범위 [min, max] 내에있는 부분 집합의 인덱스를 찾고 있어요 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
으로 내가 증가하고 알고 값 등의 목록을 가지고있다. 예 : 내가 원한다면 >> subset_indices(x, 2, 4)
[1, 3]
>> subset_indices(x, 1.1, 7)
[1, 5]
이 작업을 수행하는 훌
626 개의 obs를 포함하는 데이터 프레임의 하위 집합을 만들려고합니다. 149 개 변수의 나는 특정 문자열에 대한보고가에서 발견에 관계없이 어떤 컬럼의 값이있는 행을 반환 할 예를 들어 :. 내가이 문자열을 찾고 "GO를 : 0004674 "이 문자열을 아래 그림과 같이 이미지 링크에 여러 가지 다른 열과 행으로 포함 할 수있는 데이터 프레임에 있습니다