data.table

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グループに基づいて個々のエントリを1列に並べるにはどのようにdplyrを使いますか？私はgroup_by電子メールで、それぞれの列A〜Zを並べ替えることができましたが、データフレーム全体を並べ替えることなくこれを行う方法を理解することはできません。ありがとうございました！サンプルデータ df <- data.frame( cleanname = c("Steven Smith", "

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ブートストラップが、リサンプリングユニットのための新しい識別子を作成

は、これは、例えば、データテーブルである： dat = data.table('n'=c(1,1,1,2,2,2,2,3,4,4,4,4,4),'y'=round(rnorm(13,0,1),1)) n y 1: 1 -0.8 2: 1 0.5 3: 1 -0.1 4: 2 0.2 5: 2 -0.1 6: 2 -2.7 7: 2 0.1 8: 3 0.3 9: 4

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data.table内の他の列の計算値に基づいて列のローリング合計を計算する

別の列の計算値から列の値を計算しようとしています。 DT <- data.table(X = c("a","a","a", "b","b","b", "c","c","c"), Y = rep(c(1,2,3),3), z1 = c(10, 11,12), z2 = c(1,2,3)) ここDTで、Iは各X.次の行の計算のための最初の行のZ1およ

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data.tableの `by`と` .EACHI`

a = data.table(id = c(1L, 1L, 2L, 3L, NA_integer_), t = c(1L, 2L, 1L, 2L, NA_integer_), x = 11:15) b = data.table(id = 1:2, y = c(11L, 15L)) # > a # id t x # 1: 1 1 11 # 2: 1 2 12 # 3: 2 1 13

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最初の行を参照として保持するデータフレームでの計算

最初の行は、N個の列に対して、次の行を追加するための参照値です。データ A B C D 3 5 1 2 1 4 5 3 2 2 2 4 3 1 3 1 4 3 1 2 計算は次のように 3は、同様に基準3は1、2、3に追加する必要がある追加された値、および4、5 4,2,1,3に加えられた参照値であり、1は5,2,3,1に追加された参照値であり、従って... n列までである。 1

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Rで複数のcsvファイルを読み込み、fread関数を使用して最後の行をスキップする方法

fread関数を使用して複数のファイル（csv）を読み込もうとしています。しかし、最後の行では不必要なデータがあり、エラーが発生するとフリーダを使うことができません。コード： library(data.table) fnames <- list.files("Path",pattern = "^.*Star.*.csv$",full=TRUE) read_data <- func

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2つのカテゴリのベクトルからデータテーブルを作成するR

次のベクトルを使用して新しいデータテーブルを作成したいと思います。私は2つのテーブル、100人のリスト、5つのテストのリストを持っています。私はテーブルを結合したい、しかし、私はそれぞれの主題ごとに各テストの行をしたいので、新しいテーブルで私は500行を持っています。私は以下の簡単な例を使用しました。これはRである person <- data.frame(c("a", "b", "c", "d"

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data.table

の列数を参照することにより、結果のリストを割り当て、あなたがdata.frameに保存されている2つのシミュレーションの結果2つの分布持って想像：今 sim1 = 1:10 sim2 = 91:100 sim = data.frame(sim1, sim2) を、我々は10％を見つけたいです各分布の90％パーセンタイル。 Iが基準（:=）によって割り当てることによってdata.tableに

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1つのセル内で重複IDを削除する

複数の列を持つRのデータテーブルがあります.1つの列にIDが「//」で区切られています。いくつかは重複しているので、重複を削除して一意のIDを保持する必要があります。したがって、列3の行1,2,5は、下の例の列1の行1,2,5と同様に見える必要があります。 "//" で区切られたIDの数は、少なくとも2 library(data.table) d <- data.table(letter = L

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バイナリ列は

例データ値：予想通り、それは仕事に縫い目はありませんしかし library(data.table) setDT(df_stock2) df_stock3 <- dcast(melt(df_stock2 , url = 'url')[value != 'NA'], url ~ value, fun.aggregate = length) ：私はhereからコードを再現してみ df