sqldf

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dplyrで特定の観測と同じようなフィルタを実行しようとしています。 database %>% dplyr::filter(SOURCE %like% c('%ALPHA%', '%BETA%', '%GAMMA%')) おかげ

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以下のサンプルコードのように、sqldfを使用して日付範囲に基づいてデータフレームをフィルタリングしようとしています。私は以下の例のデータのようなデータを持っています。 sqldfによって返されるdatedfデータフレームにはレコードがありません。その日付範囲内のSHVデータフレームにレコードがあります。誰かが間違っていることを見ることができ、日付範囲でフィルタリングする方法をsqldfで教えてく

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sqldfはコンソールとコードで異なる結果を返します

私の問題は次のとおりです：R Studioコンソールと関数で同じSQLクエリを実行すると、2つの異なる結果が得られ、誰かが私に教えてくれることを期待していました副作用がどこから来ているのか。使用されているデータフレームには、3つのフィールド（ID、タイムスタンプ、クラスタ）しかありません。 My機能は以下の通りです： get_cluster_boundaries <- function(clust

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sqldfとPOSIXct

問題がある場合はsqldfと& POSIXctです。私はPSTとPDTが混在しているが、上の移動、なぜ日にMIN_DATEをバックに変換する方法について user.mindate <- sqldf("select min(u.created_on) as min_date from user u") > user.mindate min_date 1 13807490

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条件に基づいて、各行との和のための最も近いマッチ

は、以下のイベントのdata.tableを考えてみて下さい： library(data.table) breaks <- data.table(id = 1:8, Channel = c("NP1", "NP1", "NP2", "NP2", "NP3", "NP3", "AT4", "AT4"), Time = c(1000, 1100, 975, 1075

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sqldfをr関数の中に置く

sqldfクエリをユーザ定義関数の中に入れる方法はありますか？私はこれを通りました：http://r.789695.n4.nabble.com/Passing-Multiple-Variable-Into-SQLDF-Statement-as-parameters-of-function-td4636147.html、R call variable inside sqldf。私のサンプルコードは

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他のデータフレームの列を使用してデータフレームを照会する方法R

Rに2つのデータフレームがあり、データフレーム "y"のようなデータフレーム "x"を使用してクエリを実行します。私はこのコードを持っている： x <- c('The book is on the table','I hear birds outside','The electricity came back') x <- data.frame(x) colnames(x) <- c('t

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このsqldfエラーの原因 - Customer_IDでグループ化する必要がありますか？

私は現在、DDS_LSと呼ばれるRのデータフレームを持っています。現在、各行はトランザクションによって行われていますが、Customer_IDによって集計されたトランザクションが必要です。 sqldf("SELECT Customer_ID, count(distinct Lifestyle), count(distinct Price_Point), cumsum(Delivered

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1つの列と最も近い時刻に基づいて結合します。

すべてが機能していますが、2つのforループで非常に遅い反復です。基本的に2つのデータフレーム、1つとIDとイベント時間。もう1つは、10秒ごとにさまざまなIDと読み取り値（値とタイムスタンプ）を持つものです。私はIDとイベント時刻の前に特定の間隔で時刻を合わせることによって、別のテーブルに参加しようとしています。また、データはoracle SQLサーバーにあります。これは、テーブル結合をS

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sqldf：カテゴリに基づいてサブカテゴリをグループ化する方法

カテゴリ/サブカテゴリを持つ15レコードのcsvファイルがあります。列：Main_category、Sub_category、望ましい結果数：カテゴリー、Sub_cat1,50 私はPythonのパンダを使用して、それを試してみましたが、上記の結果得た：私がしようとしています test = pd.DataFrame(df.groupby(['Main_category','Sub_catego