dataframe

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をDATAFRAME：列番号1：「A」を、私は区別したいタグを表します for (i in names(dataframe)) { i <- as.name(i) group1 <- i[A=="locationX"] group2 <- i[A!="locationX"] p <- wilcox.test(group1,group2,na.action(

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R：データフレーム内のデータ時間オブジェクト

> my.lt <- strptime("2003-02-05 03:00:02", format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") > x <- data.frame(d=my.lt) > class(x$d) [1] "POSIXct" "POSIXt" なぜdata.frameがPOSIXltオブジェクトからPOSIXctオブジェクトにx $ dを変更したのか分かりません。

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R - Iは、リスト機能を使用すると1つのdata.frameに

をデータ "リスト" をマージ： el_nino_1974_2000_all <- list() for (k in seq_along(el_nino_start_month)){ el_nino_1974_2000_all[[k]] = window(Nino3.4_Flow_1974_2000_zoo, start = (as.Date(el_nino

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破損したdata.frameにはリストが含まれています - 列に変換する方法？

「so_data」と呼ばれるdata.frameがあります。カラム13:23は、空のセルと単一の値を保持するlistです。どのように数値ベクトルに変換するのですか？ matrix(unlist(rang[13:23]), ncol=11, byrow=F) をしかし、どうやら私はすべての空のセルを失う：私が試してみました。それはすべてを台無しにする。 as.data.frame(do.ca

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データフレーム内のすべての変数に最大値を含む列を返す

zone_id=1:6 v1=c(12,22,31,12,5,17) v2=c(15,22,28,16,18,21) v3=c(18,10,14,9,10,17) v4=c(20,3,2,5,12,21) mydata=data.frame(zone_id,v1,v2,v3,v4) データフレームは、上記のコードを使用して作成することができます。地理的エリアに関連するデータの行から構

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2つの列のデータを使用してデータフレームを分割し、共通の変換を結果のデータフレームのリストに適用します。

大規模なデータフレームを2つの列の値に従ってデータフレームのリストに分割します。次に、結果のリスト内のすべてのデータフレームに共通のデータ変換（ラグ変換）を適用したいと考えています。私はsplitコマンドを認識していますが、一度に1つのデータ列でしか動作しません。この約1

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Rでは、別のdata.frameの1列からユニークな値を持つdata.frameを作成するにはどうすればいいですか？

私はRを学ぼうとしていますが、私は単純なように見えます。私はSQLを知っています。私の質問を伝える最も簡単な方法は、その言語です。誰かがSQLからRへの翻訳を手助けできますか？私はこのことを考え出した： SELECT col1, sum(col2) FROM table1 GROUP BY col1 はこのに変換： aggregate(x=table1$col2, by=list(table

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より速いdoBy/summaryByへの代替

私は現在、doByパッケージのsummaryByコマンドを使用して、特定の機能によってデータフレームの行をグループ化しています。これは正常に動作します。 BUT： doByパッケージのロードが非常に遅く、さまざまな他のパッケージをインポートすると思います。 doByがロードされるまで約3秒かかります。私はこのパッケージのシンプルなsummaryBy機能が必要です。パッケージの読み込み時間を短縮す

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パンダで非ユニークな列でインデックス付けされたDataFrame

次のコードは、私が望むようにすべきですが、ループで20％完了するまでに10GBのRAMが必要です。 # In [4]: type(pd) # Out[4]: pandas.sparse.frame.SparseDataFrame memid = unique(pd.Member) pan = {} for mem in memid: pan[mem] = pd[pd.Member

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データフレーム内の行の最小値を取得する

私は、65個の変数を持つデータフレームを扱っています。最初の変数は人をカタログ化し、次の64個の変数は64人の場所のそれぞれからの人物の地理的距離を示します。 Rを使って、64人の場所のうちの1人に最短距離をカタログする新しい変数を作成したいと思います。たとえば、人Xが場所から35,50,79,100,450マイル離れている場合、これは最短距離であるため、新しい変数に35を自動的に割り当てるよう