r

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    月の一部にデータが含まれている場合でも、データフレームから不完全な月を削除してください

    月の一部にデータがある場合でも、データフレームから不完全な月を削除したいと思います。 例のデータフレーム： date <- seq.Date(as.Date("2016-01-15"),as.Date("2016-09-19"),by="day") data <- seq(1:249) df <- data.frame(date,data) 私が望むもの： date2 <- seq.Da
    r data-management 2017-06-22

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    Rでlmeに区分的混合モデルをコーディングするにはどうすればよいですか？

    lmerを使用して区分的混合モデルを実行するためにthis exampleに続き、非常にうまく機能します。しかし、私はモデルをlmeに翻訳するのに問題があります。なぜなら、私は異分散を扱う必要があり、lmerにはその能力がありません。 問題を再現するコードはhereです。質問に答える必要があると思われる場合は、コード内の実験デザインの詳細を含めました。ここで は、ブレークポイントなしのモデルです：
    r lme4 mixed-models nlme piecewise 2017-06-22

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    Rダミーコードフィールドを作成するループ

    私は、従業員が現在雇用されているかどうかを判断するために、一連のデータを実行する非常に複雑なRループのように見えます（私はデータアナリストです現在データアナリストとデータサイエンティストとして働いています）。もっと複雑にするために、私は彼らが特定のジョブコードで呼ばれているかどうかを知りたいと思います。私は1）必要なものと2）驚くべきものを概説します。 サンプルデータ： 1 = EMPLIDの最新
    r 2017-06-22

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    n * m行列のすべての列の組み合わせでm * mの結果を返す関数

    私は2つのベクトルを取り、1つの要素の数を他のベクトルにも含めて返します。同様： f <- function(v1,v2)sum(v1 %in% v2) どのようにして、n個の* mの行列におけるm列のすべてのペアごとの組み合わせに、その関数を適用することができます。 set.seed(1) m <- replicate(3, sample(letters[1:10], size = 5))
    r function matrix combinations 2017-06-22

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    data.tableの遅れたグループで一致する

    IDが以前のグループに存在するかどうかを示す新しい列を作成しようとしています。私のデータは次のとおりです： data <- data.table(ID = c(1:3, c(9,2,3,4),c(5,1)), groups = c(rep(c("a", "b", "c"), c(3, 4,2)))) ID groups 1: 1 a 2: 2 a 3: 3
    r data.table dplyr match matching 2017-06-22

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    平均値/モード値のカスタム凡例をggplot密度プロットに追加します

    ggplot2で生成された密度プロットに凡例を追加しようとしていますが、サンプルラベルを追加するのではなく、凡例に数値を入力しようとしています。 library(ggplot2) library(modeest) set.seed(9) d1=as.data.frame(rnorm(1000,mean=0.33,sd=0.138)) names(d1)=c("value") mean_
    r ggplot2 density-plot 2017-06-22

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    dplyr + purr：n（）はローカルグループではなくmap（）グループを指しますか？

    私は、各データセットに対して、各グループの行数を見つけるために、複数のデータセット（各セルがティブルであるティブル）をネストする親データセットを持っています。単一のデータセットを使用する標準的な方法は、単にgroup_by(var) %>% mutate(nrow=n())を実行することです。 しかし、今、私はmap()呼び出しで複数のデータセットのためにこれを行うこと、それはn()呼び出しのよう
    r dplyr purrr 2017-06-22

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    R Iは、DFを持っている場合はNAを削除せずに、分割データフレームは

    値else。私。 リスト< - スプリット（DF、DFの$のbody_part == '頭'） 私はNAの行を削除せずにそれを行うことができますか？ （私は、文字列でNASに埋める場合、私はそれを行うことができます知っているが、そのステップを避ける方法はありますか？）?`%in%`から
    r dataframe split na 2017-06-22

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    pminが間違った答えを返します

    pmin次の例では、適切な出力が返されません。 eps <- 1e-16 x <- structure(list(X = c(0.219801587301587, 0.340792857142857, 0.398129365079365, 1, 1, 0.853353968253968, 0.930726984126984, 0.980263131313131,
    r dataframe 2017-06-23
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