read.table

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    기본 코드를 사용하여 R의 데이터 프레임에 FASTA 파일을 직접 읽는 방법은 무엇입니까? 이러한 파일 정보를 저장 바이오 서열 (예, DNA 또는 단백질) 및 n 개의 개별 바이오 분자 (IDN 통해 ID1)가 2 개 * n 개의 라인을 가지며, 타입 인 따라서 : >id1 #(always starts with a `>`) seq1 >id2 seq2

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    12 개의 대형 데이터 파일로 작업하고 있는데 그 중 3 ~ 5GB는 모두 가져 오기 때문에 가져 오기 및 초기 선택을 위해 RSQLite를 사용하고있었습니다. 이 경우 재현 할 수있는 예제를 제공하는 것은 어렵습니다. 그래서 당신이 어떤 것을 생각해 낼 수 있다면 그것은 훌륭 할 것입니다. con <- dbConnect("SQLite", dbname =

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    나는 다음 URL에서 테이블을 읽기 위해 노력하고 있어요에 여분의 물건 > head(da) date ge vw ew sp 1 19400131 -0.061920 -0.024020 -0.019978 -0.035228 2 19400229 -0.009901 0.013664 0.029733 0.006639 3 19400330 0.049333

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    저는 centos 7에서 R을 사용하고 있습니다. 생물 도체 패키지를 설치하려고하면 다음 오류가 발생합니다. > source("http://bioconductor.org/biocLite.R") Bioconductor version 3.0 (BiocInstaller 1.16.1), ?biocLite for help > biocLite("affy") Er

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    데이터 참조에 약간 다른 이름을 사용하는 두 개의 다른 파일이 있습니다. file1에서는 ND-1234처럼 보이지만 file2는 ND 1234로 나타납니다. 문제는 데이터가 공백으로 구분되어 있으므로 file2의 식별자가 2 개의 열을 생성합니다. file2를 data.frame으로 가져온 다음 해당 열을 결합하도록 조작 할 수는 있지만 매우 큰 파일이므로

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    와 R에서 CSV 파일에서 행/열 번호 : my_data <- read.csv("file_name") 그것은 열을 많이 가지고 있지만, 내가 번호를 얻으려면 행의 특정 컬럼 조건 withc, 예를 들어, 컬럼의 값이 "VAL은"큰 행의 수는 20 나는 함께 시도했다 : k <-subset(my_data, my_data$VAL > 24) length(k

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    일부 데이터를로드하는 데 다음 코드를 사용했습니다. 대부분의 데이터 movies <- read.table("movies.dat", header=FALSE, sep="\n") 이렇게 잘에로드된다 58 58::Postman, The (Postino, Il) (1994)::Comedy|Drama|Romance 59 59::Confessional, The (

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    이 차이가 read.table과 fread 사이에있는 이유를 알고 싶습니다. 어쩌면 fread을 사용할 수있는 해결 방법을 알 수 있습니다. 동일한 목표를 수행하는 두 줄의 코드가 있습니다. 즉 파일을 읽습니다. fread은 read.table보다 빠르고 효율적으로 수행되지만, read.table은 동일한 데이터 세트에서 오류가 거의 발생하지 않습니다. 성

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    내가 사용하는 코드입니다 : d = read.table("Movies.txt", sep="\t", col.names=c("id", "name", "date", "link", "c1", "c2", "c3","c4", "c5", "c6","c7", "c8", "c9","c10", "c11", "c12","c13", "c14", "c15

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    이 txt 파일을 올바르게 읽는 방법에 대한 아이디어가 있으십니까? ftp://ftp-cdc.dwd.de/pub/CDC/observations_germany/climate/hourly/wind/recent/FF_Stundenwerte_Beschreibung_Stationen.txt 나는 read.fwf을 사용했지만 이는 제대로 작동하지 않습니다. 또한 fr