plyr

1熱

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私は以下のテストデータフレームを持っています。 id1 val A 1 A 1 A 1 A 1 B 2 B 2 B 2 B 2 私は以下のようにデータフレームに変換したいと考えています。私がやった id1 val A 1 A 1 A 2 A 2 B 3 B 3 B 4 B 4 この場合= 4で、最初の& Bが発生回数のカウントを見つけることで、分割その2へと

19熱

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カラム名をddplyに関数

を送信する私はddplyに呼び出しているカラム名に送信したいと考えています。例ddplyコール： ddply(myData, .(MyGrouping), summarise, count=sum(myColumnName)) 私はddplyが別の関数内にラップしている場合は、それは私が呼び出し元の関数にmyColumnNameとして任意の値を渡すことができるようにこれをラップすることは可能

1熱

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Rテーブルの変更

同じエントリを持つ別の列の対応するエントリを持つ列のいくつかのエントリの平均をとるにはどうすればよいですか？たとえば、私は3列、時間と価格が2である大きなテーブルを持っています。そして、時間列の下で値が繰り返されると言うことができます。 10時30分のように4回表示され、私は対応する価格の列のエントリの平均を取る必要がありますと10時30分の単一の行にそれを要約する単一の価格で。誰かが私にいくつ

0熱

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アレイのxtable

私は3次元配列にxtableを使用しようとしています。あなたはこの問題を解決するために私にいくつかのポインタを与える場合、私は感謝し Error in xtable(x = Test[, , i]) : subscript out of bounds ：私の最小限の例では、これは、次のエラーが生成さ Test <- structure(1:8, .Dim = c(2L, 2L, 2L), .

1熱

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ddplyを通じてどの要素が最大であるかを調べる

ID変数、タイムポイント、および応答値を含むデータフレームがあります。私は、各IDの変数の最大の平均値を計算するためにddply使用して、いくつかの古いコードを使用しています（つまり、各グループ内で最も高い応答を持つ時点）： grp <- rep(c("a", "b"), each=6) t <- rep(1:2, each=3, len=12) y <- rnorm(length(t))

-2熱

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新しいオーバーラップ変数

私はこれにタイトルを付けるべきか分かりませんでした。私は年と活動列を組み合わせたい人、年、および活動 df <- data.frame("id" = c("1", "1", "1", "2", "2","3"), "years" = rep(1971, 6), "activity" = c("a","b","c","d","e","e")) id years act

3熱

4答えて

2つのテーブルの組み合わせから最大値を見つける（forループが遅すぎる）

私はデータテーブル "the.data"を持っています。最初の列は測定器を示し、残りは測定データです。私はまた私がその時間に各群の和を見つける必要がある、例えばグループ1（G1）は機器1,2 g1 <- c(1,2) g2 <- c(4,3,1) g3 <- c(1,5,2) g4 <- c(2,4) g5 <- c(5,3,1,2,6) groups <- c("g1","g2","g

1熱

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plyr R空の内部結合

大きいデータテーブルX（504x9）と小さいデータフレームbzShare（323X4）の両方が、列top.sectorとsizeClassを持っています。今私はXの次元が（504x10）になるようにbzShareからXに値を結合したいと思います。インナーは、私は右ですが、私はいつも > dim(X) [1] 504 9 > names(X) [1] "sizeClass" "top.sect

2熱

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条件でデータをサブセット化

私はデータの形を変えようとしています。これまでのところ、私はforループ（非常に遅い）を採用していますが、私が知覚しているところから、これはPlyrでかなり速くなるはずです。私は多くのグループ（企業、データセットの要素として）を持っており、その会社のセルのいずれかにvalueの0エントリを示すすべての企業を完全に削除したいと考えています。私はこのように新しいdata.frameを作成しますが、あ

2熱

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繰り返し観測された行の間に精度の加重平均を生成する

私は以下のようなデータフレームを持っています。いくつかの個体は、特定の変数について複数の観察を有し、各変数は、推定に関連する標準誤差（SE）を有する。私は各個人のための単一の行だけを含む新しいデータフレームを作成したいと思います。キムやボブのような複数の観測を持つ個人の場合、私は、新たに計算された加重平均の分散に加えて、推定値の標準誤差に基づいて精度の加重平均を計算する必要があります。 weigh