dataframe

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항목의 data.frame이 있습니다. 나는 또한 항목에 대한 카운트를 가지고있는 매주 data.frame을 가지고있다. 그런 주 수 count.frame에는 모든 항목이 있으므로 원래 목록은 각 항목의 상위 집합입니다. 내가 뭘하고 싶습니다 그래서 내가 첫 번째 열이 항목이며 다음 N 열은 N 주 카운트입니다 data.frame을 가지고 이들을 결합 어디

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최소 비용 분석을위한 루프 또는 sapply 기능 R

최소 비용 분석을 위해 gdistance 패키지를 사용하고 있습니다. 정의는 비용 값이 정의 된 costgrid (래스터)를 기준으로 대상 지점에서 소스 지점까지의 경로를 결정하는 것입니다. 경로는 비용이 높은 픽셀을 피하고 저가의 픽셀을 선호한다. 내 데이터와 나를 위해 작동 코드는 다음과 같습니다 이것 Costpath<-shortestPath(CostT

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모든 트위터 팔로워와 그 위치의 데이터 프레임 생성하기 TwitteR을 사용하여

트위터 패키지를 처음 사용하고 있으며, 나를 따르는 사용자, 위치 및 트윗 수로 구성된 데이터 프레임을 얻을 수 있습니다. name location tweets sfih Denver, CO 100 oiho Italy 503 seih Space 205 soei Hell 1 는 트위터 설명서를 읽은 후, 나는 추종자의 사용자 이름을 얻

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stringAsFactors = data.frame의 TRUE를 영구적으로 비활성화하는 방법은 무엇입니까?

제목을 참조하십시오. 솔직히 나는 수동으로 항상 조정을하는 것에 약간 아프다. 이것은 간단한 질문 일 뿐이지 만 문제를 해결하는 방법을 알 수 없습니다. 감사.

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data.frame에서 값의 조건부 대체

루프를 사용하지 않고 데이터 프레임의 값을 조건부로 바꾸는 방법을 이해하려고합니다. 다음과 같이 내 데이터 프레임 구조는 다음과 같습니다 > df a b est 1 11.77000 2 0 2 10.90000 3 0 3 10.32000 2 0 4 10.96000 0 0 5 9.90600 0 0 6 10.70000 0 0 7 11.43

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R 벡터화를 사용하여 데이터 프레임 레코드 바꾸기

효율적인 방법으로 다음 문제를 해결할 수있는 방법이 있는지 알고 싶습니다. 나는 X-Y 점들의 집합을 가지고있다. 각 지점마다 특정 수의 레코드를 생성해야하며 마지막으로 생성되는 레코드를 모두 스택해야합니다. 처음에는 FOR 루프를 사용하고 cbind를 사용하여 각주기마다 data.frame을 스택에 넣었습니다. 지금은 최종 레코드 스택의 크기를 정의하여

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big.matrix as data.frame in R

최근 데이터 분석을 위해 R을 사용하기 시작했습니다. 이제 큰 쿼리 데이터 집합 (ASCII 모드에서 1GB, 바이너리 모드에서 랩톱의 4GB RAM 이상)의 순위를 매기는 데 문제가 있습니다. 에러 원인 좋은 해결책이 데이터 집합 bigmemory::big.matrix이다 사용하지만 gbm() 또는 randomForest() 알고리즘 같은 매트릭스 'm'

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R에 data.frame을 저장하는 방법은 무엇입니까?

R로 data.frame을 만들었지 만 그다지 크지는 않지만 빌드하는데 꽤 시간이 걸립니다. 나는 R로 다시 열 수있는 파일로 저장하겠습니까?

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재정렬 열 이름

가능한 중복 : odervect <- c("xaf", "c3a", "c3b", "ka101","jk12", "cd101", "kl01v", "klm1") odervect [1] "xaf" "c3a" "c3b" "ka101" "jk12" "cd101" "kl01v" "klm1" dfd <- data.frame(ka101 = 101:110,c3a = 1

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R의 데이터 프레임 행에 대해 비트 단위 AND 또는 유사한 연산이 수행됩니까?

두 데이터 프레임이 모두 동일한 크기 인 A과 B입니다. 행과 열 레이블이 프레임간에 동일하게 정렬되지는 않습니다. 두 프레임 방향성 "에지"(따라서 0 더 연결을 지시하지 않고,) 행과 열의 프레임의 사이에 존재하는 것을 나타내는 1와 0 값과 1를 포함한다. 두 프레임에 공통된 "가장자리"를 찾고 싶습니다. 다시 말해서 A 및 B과 같은 크기의 데이터