apply

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    複数の列にわたるローリング回帰

    複数の列を持つxtsオブジェクトに対してローリング線形回帰を計算する最も効率的な方法を見つけることに問題があります。私は検索し、いくつかの以前の質問stackoverflowでここに読んでいる。 このquestion and answerは私の意見では十分ではありません。従属変数をすべての回帰で変更しないで複数の回帰を計算したいからです。私はランダムデータで例を再現することを試みた： requir
    r apply xts linear-regression rolling-computation 2012-08-08

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    apply（）の最適化

    次のコードを最適化したいと思います。現在はMが2404 100の数値行列であるために、2メガバイトL2キャッシュと2GHzのデュアルコアマシン上の周りに0.085秒を実行します： Rescale <- function(M = utility.mat){ exp.M <- exp(M) result <- apply(exp.M, 1, function(x) x/sum(x)
    r apply 2012-05-10

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    mtsオブジェクトに関数ファミリを適用する

    mtsオブジェクトでapply（またはsapply）を使用すると、関数に送信するときに時系列プロパティが削除されます。どのようにmtsオブジェクトの各時系列に同じ関数（ts入力とts出力）を適用し、それを返すべきですか（mtsとするのが望ましい）[forループを使う以外にも]？時系列作品の一つだけを送信するサンプルMTS z <- ts(matrix(rnorm(90), 30, 3), star
    r apply 2012-11-27

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    一連のcsvファイルの行数を数える

    私はRチュートリアルを行っていますが、これらの関数の1つを使用する必要があると思われますが、どちらが良いかはわかりませんR用語に堪能な人は、かなり混乱している）。私の作業ディレクトリに フォルダ「specdata」があります。 Specdataには、001.csv - 300.csvという数百のCSVファイルが含まれています。 私が取り組んでいる関数は、入力されたcsvファイル数の合計行数を数えな
    r apply lapply 2013-01-16

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    R内のdata.frame内のグループに関数を適用する

    データフレーム内のグループ（ "a"と "b"）の変数（v）の累積合計を取得しようとしています。私のデータフレームの列csに結果を下から（どの列が正しく番号付けされていても）取得するにはどうすればよいですか？ > library(nlme) > g <- factor(c("a","b","a","b","a","b","a","b","a","b","a","b")) > v <- c(1,
    r dataframe apply 2012-05-18

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    列グループに機能を適用する

    applyまたは関連する関数を使用して、非常に大きなデータフレーム内の各列対の行平均の結果を含む新しいデータフレームを作成するにはどうすればよいですか？ 私は、多くのサンプルでn個の複製測定値を出力する装置を持っています。各測定値はベクトルです（すべての測定値は同じ長さベクトルです）。私は各サンプルのすべての反復測定値の平均（および他の統計値）を計算したいと思います。つまり、連続した列をグループ化
    r dataframe multiple-columns apply 2012-05-19

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    大きな行列の各列にt.testを適用する最も速い方法は何ですか？

    私は大行列があると仮定： M <- matrix(rnorm(1e7),nrow=20) また各列は試料を表すと仮定する。各列にt.test()を適用したいとしますが、apply()を使用するよりもはるかに高速です。 apply(M, 2, t.test) それは私のコンピュータ上で解析を実行するために、2分弱かかりました： > system.time(invisible(apply(M,
    r matrix apply 2012-07-12

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    setkeyと：=演算子、data.table、R

    data.tableパッケージを使用しているときは、setkey()が必要なときは少し不明です。たとえば、byオプションを使用して:=オペレータを使用している場合、キーを設定していないにもかかわらず、非常に高速であるように見えます。 setkey()が必要なとき、そうでないときに誰かが解明してもらえますか？そして、:=をbyと呼ぶ前に必要でなければ、おそらくパッケージは、data.frameRのa
    r dataframe data.table apply 2012-07-20

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    余分なインデックスを追加せずにPandas groupby apply（）を使用する方法

    グループ化されたDataFrameの複数の列を組み合わせて新しいDataFrameを作成することがよくあります。適用（）関数は、私はそれを行うことができますが、それは、私は不要なインデックスを作成する必要があります。 In [359]: df = pandas.DataFrame({'x': 3 * ['a'] + 2 * ['b'], 'y': np.random.normal(size=5),
    python pandas apply 2012-09-13

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    coffeescriptによる配列スプライシング、どのような_refですか？

    array splicingのCoffeeScriptドキュメントでは、末尾には, _refの目的は何ですか？ のCoffeeScript： numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] numbers[3..6] = [-3, -4, -5, -6] がにコンパイル：のCoffeeScriptのスライス作業は、それがちょうど割り当てられたスライスを返すよ
    javascript coffeescript apply array-splice 2012-07-28
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