저는 시각적 기본을 상당히 새로 습득했습니다. 열을 반복하고 # N/A를 모두 변경하려고합니다. 다른 모든 # N/A를 번갈아 가며 첫 번째가 유형 1로 변경된 후 두 번째 유형이 다음과 같이 변경됩니다. 나는 곤경에 빠져 누군가가 나를 올바른 방향으로 넣을 수 있는지 궁금해하고 있었다. 여기에 내가 지금까지 가지고 있고 미리 감사드립니다! Sub Truc
정말 이해하기 쉬운 것이지만 아직 R 기술을 해결할 수는 없습니다. 의 내가 가지고 다음과 같은 배열을 가정 해 봅시다 : mat1 = as.matrix(data.frame(col1 = c(1,2,3,4,5,6,7,8), col2 = c(2,3,'NA',5,6,7,8,9), col3 = c(3,4,5,6,7,8,9,10), col4 = c(2,3,4,1,2
페어링 된 t 테스트를 사용하여 3 번의 실험 결과를 비교하고 있습니다. 일부 값이 누락 된 경우 그러나, 나는 어떤 결과를 얻는 없다하고 (있습니다 NA) 데이터 : G1/2/3는 독립적 인 측정 아니지만, 테스트 한 다른 유전자를 표현하는 것으로 dat <- read.table(text='sample G1 G2 G3
S1 0.002458717 0.01
1000 회의 관측치가있는 데이터 프레임이 있습니다. 각 관찰마다 5 가지 변수가 있습니다. 이제 저는이 5 가지 변수로부터 집합 된 새로운 변수를 만들고 싶습니다. 나는 다음과 같은 입력 : df$aggr_variable <- (1/5)*(var1+var2+var3+var4+var5)
내가 다음 새 집계 변수를 가지고, 또한 문제. 관측치 839가 누
큰 데이터 프레임, 약 2600 개의 관측치가있는 300+ 열 (시계열)이 있습니다. 열은 많은 NA와 짧은 시간 시리즈로 채워지고 일반적으로 NA는 다시 나타납니다. 각 열의 첫 번째 비 NA 값을 찾고 NA로 바꾸고 싶습니다. 하기 전에 : x1 x2 x3 x4
1 NA NA NA NA
2 NA NA NA NA
3 1 1 NA NA
4 2 2 1
Age <- c(90,56,51,'NULL',67,'NULL',51)
Sex <- c('Male','Female','NULL','male','NULL','Female','Male')
Tenure <- c(2,'NULL',3,4,3,3,4)
df <- data.frame(Age, Sex, Tenure)
위의 예에서 문자/문자열 formate로 'NU
Im 데이터 세트의 열 평균을 계산 한 다음 apply()를 사용하여 적용하는 자체 함수를 작성하지만 첫 번째 열만 반환합니다. 아래 우리는 apply에를 sum에 na.rm=TRUE를 사용하고 사용 할 필요가 인수에게 colMeans가 될 수 있음을 mymean <- function(cleaned_us){
column_total = sum(cle
저는 프로그램 r에서 작업 중이며 일부 코드를 작성하는 데 도움이 필요합니다. 저는 50 by 3 by 8 차원 배열을 가지고 있습니다. 이 배열의 대부분의 셀은 0이지만 일부는 NA입니다. 배열의 0을 일련의 숫자로 대체하여 행의 모든 셀이 같은 번호를 가져야합니다. 시퀀스는 1에서 시작하여 배열의 총 행 수까지 실행됩니다. 또한 NAs가 남아 있어야
을 Tibbles을 병합,하지만 무시 내가 full_join 사용하여 다음과 같은 두 가지 tibbles에 합류 해요 : library(dplyr)
library(tibble)
tibble(id=c(1:2, NA), b = c("mouse", "cat", "fish"), c = 6:8) %>%
full_join(tibble(id=1:3, b = c(