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サイズが2GBを超える大きなjsonファイルを持っています。データサイズが非常に大きいので、データセット全体でデータフレームを作成することはできません。特定の情報を解析してCSVファイルに書き込む必要があります。私は特定の数の行を持つデータフレームを作成するための技術を探しています。 jsonをデータフレームにパースするときに2M行があると仮定して、1プロセス当たり行が10k-15kのデータフレ

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Rカーネルを使ってjupyterノートブックでコードフォールディングを有効にするには

私はinstructionsに従っていますが、何とか「コードフォールディング」拡張機能を有効にすることはできません。コンソールでは、私はそれを有効にしたと言います。しかし、私がConfigurable nbextensionsでノートブックの中を見ると、私はそれをクリックすることができません。正方形の代わりに、感嘆符があります。誰もこれを変更する方法を知っていますか？私が実行した場合のコード{{

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格子のxyplotはY軸上の因子のすべてのレベルを表示しません：不完全なプロット

Latticeからxyplot()を使用して、posi（数値）、（文字）から（文字）の3つの列を持つデータフレームによって定義されるプロット矢印。問題：時折、矢印はプロットのスケールを超えます。つまり、プロットウィンドウは、すべてのデータを視覚化するのに十分な大きさではありません。私は因子レベルを明示的に追加してみましたが、役に立たなかった。より極端なレベル（「D」など）が因子「df $ fro

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長い行と長い行の名前

私はこの特定の問題が以前フォーラムに出たとは思わないが、重複した質問の場合は正しい方向に向けるようにしてください！私は以下のデータセットを持っており、それを長いものから広いものに変えたいと思います。 ID variable value 1 number of students 1000 1 percentage on financial aid 28 1 acceptance

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R生存パッケージを使用して生存期間中央値のproc lifetest 95％CIを計算する

R（survivalパッケージとsurvifit関数）を使用してSASでproc lifetestの結果を複製しようとしています。特に、中央生存時間。 Gと *abs(g(S(t))-g(1-0.5)/g'(S(t))σ(S(t)))<=1.96* '（x）をG（x）及びσ（S（Tの一次導関数である： Iは、SASは、中央値の信頼区間を計算するために以下の式を使用していることを知ります））生存

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抽出物特定の値を持つ特定の列R

問題があります。私はこの X b c g /0.6 h 0.8/ 様お願い、私は私のデシベルのすべての行とし、0.5よりも大きな値を持つ列で、新しい行列を作成したいこの X a b c d g 0.2 0.4 0.6 0.2 h 0.3 0.8 0 0.4 のように構造化されたデータフレームを持っていますあなたの提案のためにあなた！

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データフレームにfft関数を正しく適用する方法

fft（高速フーリエ変換）をデータフレームに適用する際にこのエラーが発生するのはなぜですか？変数ごとに同じ関数を単独で使用すると、エラーは発生しません。 df<-read.table(text="pregnant glucose blood skin INSULIN MASS DIAB AGE CLASS predict_probability 1 106 70 28

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なぜk-meansはRの変数ではなく観測値をクラスタリングするのですか？

以下に示すように、私は、84個の変数300人の観察とそれぞれとデータセットmydataを有する： Iはmydata 5におけるクラスタクラスタには、次のコードを使用しています：これは、生成 mydata <- read.csv("mydata.csv", header = TRUE) # K-Means Clustering with 5 clusters fit <- kmeans(myd

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R - C（1：7） -

ID <サブセット化のためsqldfを使用する代わり Q1 < - C（12,12,15,14,11,101,1009） DF4 <を - data.frame（ID、Q1）ビュー（DF4）sqldfで ID | Q 1 | 12 2 | 12 3 | 15 4 | 14 5 | 11 6 | 101 7 | 1009 私はCOU as.data.table（DF4） DF5