purrr

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tidyverseを頻繁に使用すると、名前付きベクトルをdata.frame/に変換するという課題に直面することがよくあります。これを行う方法として、どのような方法がありますか？ EDIT：これに関連している：thisとthis githubの発行だから私がしたい： require(tidyverse) vec <- c("a" = 1, "b" = 2) は、このになるために： # A

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Rのネストされたリストにアクセス

私はいくつかのデータのために二重ネスト構造を作成しました。どのように私は2番目のレベルのデータにアクセスすることができます（またはそのことについては、n番目のレベルを？） library(gapminder) library(purrr) library(tidyr) gapminder nest_data <- gapminder %>% group_by(continent) %>%

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関数型プログラミングでdplyrで列の名前を変更

多くの列の名前を変更したい。今度は、各列の文章を書き換えます。 df <- data.frame(col1 = 1:4, col2 = c('a', 'b', 'c', 'd'), col3 = rep(1,4)) df %>% rename(col1 = col1_new) %>% rename(col2 = col2_new) %>% rename(col3 =

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アドバイス:: purrr対の操作を行います。私はちょうどpurrrパッケージに出くわした予測

用マップ、きちんと::巣、と私はこれは私が何をしたいのかという点で少し私を助けてと思います - 私はちょうど一緒にそれを置くことはできません。私は、これはポストに沿ったものになるだろうと思いますが、私は多くの人がそううまくいけば、これは同様にそれらの使用であるに実行すると思う一般的な使用例を乗り越えます。異なるサブグループのそれぞれに複数のモデルを実行する一つの大きなデータセットから：これは

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purrrを使ってコインフリップを生成する

今、私はrでpurrrパッケージを使用する方法を学び、1、2、...、99,100コインフリップのそれぞれ5サンプルを生成する方法について考えています。私のイメージでは、リストを作成することです.. [[1]] [[1]] [1] 1 0 1 0 0 [[2]] [[1]] [1] 1 0 0 0 1 [[2]] [1] 0 1 0 1 1 [[3]] [[1]]

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整頓私はそうのように、約100日間、半時間ごとの観測値の時系列を持って予測

一段先：私はこの時系列にローリング予測をしたいと思っ > df # A tibble: 4,704 x 3 city datetime orders <chr> <time> <dbl> 1 Wien 2016-05-12 00:00:00 1 2 Wien 2016-05-12 00:30:00 4 3 Wien 2016-05-12 01:00:00

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modelr：リサンプリングデータと<a href="https://github.com/hadley/modelr" rel="noreferrer"><code>modelr</code></a>に実装<a href="http://r4ds.had.co.nz/" rel="noreferrer">tidy model of data science (TM)</a>で

を複数のモデルフィッティング、リサンプリングデータをlist-columnsを使用して編成されている： library(modelr) library(tidyverse) # create the k-folds df_heights_resampled = heights %>% crossv_kfold(k = 10, id = "Resample ID") これは、リ

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グループごとのブートストラップと統計の計算

私はいくつかのモデル適合をブートストラップし、毎回モデルを再実行することなく統計を計算しようとしています。最初のdo()の中でr2を計算すると、これはうまくいくが、データにアクセスする方法を知りたい。 library(dplyr) library(tidyr) library(modelr) library(purrr) allmdls <- mtcars %>% g

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機能私は、データフレームに取る関数を記述しようとしています、そしてそれは私が機能の一部を作成したR.に日付型にすべてPOSIXctまたはPOSIXlt型を変換しますが、私は

こんにちは各インデックスの要素を反復処理します。 #Basic Data Frame patientID <- c(1, 2, 3, 4) AdmDate <- as.POSIXct(c('2010-10-11','2008-3-25','2016-4-23','2011-6-12')) diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type2") s