ff

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    4GB의 압축 데이터와 20GB 이상의 비 압축 데이터 세트가 있습니다. here 파일을 다운로드 할 수 있습니다. 로드하는 데 여러 가지 방법을 시도했지만 가능하지 않았습니다. stackoverflow (question1, question2)에 비슷한 질문이 있습니다. 내가 제안한 것을 시도했지만 질문자와 동일한 문제가 있습니다. 나는 .gz 수동 .ra

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    library ("ff")을 사용할 수 없습니다. 어떤 도서관 패키지 ff이 나올지 모르겠습니다. 나는 R 3.4.2를 사용하고있다.

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    ffdf을 사용하여 다음과 같은 일대 다 조인을 복제하고자합니다. 이 작업을 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 다음은 data.tables를 사용하여 얻으려는 예제를 보여줍니다. merge.ffdf 함수에 대한 다음 설명을 알고 있습니다. "이 방법은 기본 패키지에서 병합하는 것과 비슷하지만 내부 및 외부 외부 조인 만 허용합니다. 조인은 ffmatc

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    fv 객체를 사용하여 SVM 분류 스터디를 실행하려고합니다. ffdf < - as.ffdf (signalDF)를 사용하여 데이터 프레임을 ff 객체로 변환했습니다. 데이터 세트에는 1024 개의 열과 ~ 600,000 개의 행이 있습니다. Error: cannot allocate vector of size 15.8 Gb Running ulimit -n:

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    루프의 각 반복마다 코드 내에 이름이 만들어지는 ff 데이터 프레임 변수가 있습니다. 이 변수의 rownames를 NULL로 설정하고 싶지만 아래 코드는 작동하지 않습니다. 누군가 해결책을 제안 할 수 있습니까? 이 작품 a="foo" eval(parse(text=paste("row.names(", a, "_ATMF_USD.ff)<-NULL", sep="

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    나는 데이터 집합의 값이 "오른쪽"이없는 을 $있는 모든 행을 제거 할 데이터 세트를 가지고있다. 데이터 집합은 세 diffrent 객체 "오른쪽", "Wrong1" 및 "Wrong2"와 목록입니다 $. 나는 코드를 사용하여이 작업을 수행하려고 : Dataset$a <- subset.ffdf(Dataset, a == "Right") 을하지만 내가 대신

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    의 내가 15,000 열 (변수가있는 경우 require(ff) require(ffdf) FF로 (예를 들어, 데이터를 계산) 패키지에 을 나는 데이터에서 채울 수 제로의 큰 빈 행렬을 생성하려고한다고 가정 해 봅시다) 20 행 (관찰), 나는 다음과 같은 ffdf.object = ffdf(ff(0, dim = c(20, 15000))) 을 할 수

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    "ff"패키지를 사용하여 큰 파일 (1.51GB)을 읽으려고합니다. 다음 명령은 사용 : atmins = read.csv.ffdf(file="atmins.csv", header=TRUE, VERBOSE=TRUE, first.rows=10000, next.rows=50000, colClasses=NA) 그러나 잠시 후, 나는 다음과 같은

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    큰 데이터 세트에서 다음 작업을 수행하는 데 문제가 있습니다. ff 또는 ffdf로 수행 할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. 예 :이 require(ffbase) > iris Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2

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    R에서는 JAGS를 호출하여 사후 분배 용 샘플로 mcmc.list 양식의 샘플을 리턴하는 Rjags를 사용하고 있습니다. 내 목표는 mcmc.list 양식에있는 샘플링 된 각 변수의 모드 (첫 번째 체인의)를 취하는 것입니다. mcmc.list 개체 파일을로드 할 때 액세스 할 수있는 24GB RAM 중 8 개를 소모합니다. 또한, 아래에 언급 된 방법을