subset

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df $ var = 0の行を削除するサブセットでは、NAの行が生成されます。ここでは、varはNAです。

私はいくつかの観測を排除しようとしているdata.frameを持っています。 out$SUB_AGEが0に等しい行をドロップしたいと思います。しかし、私はその条件に基づいて私のDFをサブセット化しようとすると、それはNAのout$SUB_AGEの行をNAの行に変換します。私はout$SUB_AGE=0の行を実際には含んでいませんが、ゼロを含む完全なデータセットとまったく同じように動作する以下の出力

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サブセット列と同じ列

の値に基づいて、次のn個の行を選択するには、私は、同じ列のヘッダに基づいてサブセットしたいデータフレームの列を有しています。それは本質的に次のようになります。私は何をしたいか df <- data.frame(col = c("Var: A", "1", "3", "5", "Var:B", "2", "4", "6", "7", "Var: C", "7", "1")) [df]

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サブセットが影響を受けます。ビュー（np.float64）の動作

私はいくつかの高速フーリエ変換（技術的に離散フーリエ変換）の係数の分類にいくつかのsklearn推定を使用しようとしています。私はnpy.fft.fft（X）の出力としてnumpyの配列X_cを取得し、元のX_cの各（複雑な）列が2つ（実数/浮動小数点数）の列に変換された実数の配列X_rに変換したいすなわち、形状は（r、c）から（r、2c）になる。だから私は.view（np.float64）を使う

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数値を複数の比較演算子と値と比較する

値のリストが値の範囲内にあるかどうかを確認してから、特定の値を割り当てる必要があります。私はifelse()ステートメントを入れ子にすることなく、これを行う方法を見つけたい（ちょうどifelseは51回以上ネストすることができず、ひどいと思われる）。これは実例であるため、これを行うための一般的な方法があるかどうかは疑問です（ループ？*適用など）。私はpaste(eval())と何かを考えています

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有意なP値によるサブセット変数

重要なP値で変数をサブセット化しようとしていますが、次のコードで試みましたが、条件で選択するのではなくすべての変数を選択するだけです。問題を解決するのに手伝ってもらえますか？ myvars <- names(summary(backward_lm)$coefficients[,4] < 0.05) happiness_reduced <- happiness_nomis[myvars] あり

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最小数のNAsでデータを分割する

データを3つの異なる期間に分割する必要がありますが、それぞれのデータのギャップ（欠落データ）が最小限になるようにしたい私が最初にPEを定義する場合、この場合 library(lattice) xyplot(Data$Y ~ Data$X,, panel = function(x, y) { panel.xyplot(x, y) panel.abline(v=c

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データを抽出するために「ftable」の属性を使用する

私は時々、ftableの機能を純粋に階層的なカテゴリの提示のために使用します。ただし、テーブルが大きい場合は、使用する前にテーブルをさらにサブセット化したい場合もあります。は、我々が始まるしているとしましょう： mytable <- ftable(Titanic, row.vars = 1:3) mytable ## Survived No Yes ## Class Sex Age

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負の符号

I持って次の配列： np.random.seed(12) s = np.random.randn(5, 5) サブ設定操作に負の符号を意味しませんか？ Ie s[1:-1, :] この場合、単に行を削除するという意味ですか？次の例で

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ハードコーディング列名なしの最後の列の条件に基づいてRのデータフレームをフィルタリングする

以下は私のデータフレームです。 name m d1 d2 d3 d4 d5 name1 m1 45 18 69 35 20 name2 m2 34 19 16 25 0 name3 m3 18 38 0 66 29 name4 m4 52 9 58 84 0 name5 m5 45 75 76 65 79 私は以下のような結果を得たいと思います。基本的には、最後の列に0があるかどうか