subset

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R에서 대괄호 {}를 사용하여 문자열의 여러 문자를 둘러싸는 방법은 무엇입니까?

유전 정보가 포함 된 데이터 세트가 있습니다. structure(list(GenBank.Accession.version = structure(1:2, .Label = c("JH739893", "JH751134"), class = "factor"), set = c(17L, 116L), snp.po.200.low = c(5480045, -102), snp.

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R programming_의 서브 세트 행

샘플 데이터 : data <- sampleData[sampleData$ozone > 31] : 샘플 데이터 Ozone Solar.R Wind Temp Month Day sampleData.Ozone 1 41 190 7.4 67 5 1 41 2 36 118 8.0 72 5 2 36 3 12 149 12.6 74 5 3

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Delphi에서 고유 순열 하위 집합 순위 및 순위 없음

인사말 Delphian 스태커. 나는 "순열 등급 &"과 관련된 토론을 사이트 전체에서 검색해 내 요구 사항을 충족시키는 토론을 찾을 수 없습니다. 델파이 :의 3 개 요소로 이루어지는 모든 별개의 순열을 반복하는 하나 개 찾는는 하나가 결과리스트가 24 개 라인으로 구성 될 것으로 예상 할 수 Members: array [0..3] of Byte = (0

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서브 세트 인수를 텍스트 문자열로 서브 세트 화하는 기능

m <- matrix(1:4, ncol=2) l <- list(a=1:3, b='c') d <- data.frame(a=1:3, b=3:1) 기본 R 객체 (행렬, 벡터,리스트 또는 데이터 프레임 ...)를 취하는 함수를 만들 수 있는지 궁금합니다. 개체의 하위 집합을 지정하는 텍스트로 예를 f1(m, '[1,1]') #to evaluate m[1,

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자바 스크립트에서 json의 하위 집합 추출

JavaScript의 입력을 기반으로 기본 JSON 대량 데이터에서 json 항목을 빼고 싶습니다. 기본 JSON 데이터의 각 항목에는 고유 한 ID가 있지만 필터는 ID가 아닌 텍스트 식별자를 기반으로해야합니다. 예를 들어, 단어 burg (Burg, BURG, bUrg 등) 또는 기타 다른 다양한 항목을 검색하고 싶습니다. 이것은 물론 다른 검색 용어와

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SUMIFS - 특정 열을 여러 기준의 오프 하위 집합을 만들고 합산 I 유사한 패널 데이터 세트가

: city <- c("ARI", "ATL", "BAL", "BUF", "CAR", "ARI", "ATL", "BAL", "BUF", "CAR", "ARI", "ATL", "BAL", "BUF", "CAR", "ARI", "ATL", "BAL", "BUF", "CAR", "ARI", "ATL", "BAL", "BUF", "CAR") week <- c(1,

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특정 지점 간의 하위 데이터 R

특정 지점 사이의 일부 데이터를 R로 부분 집합하려고합니다. 특히, 최소 값 이후와 최대 값 이전의 데이터 만 반환하려고합니다. 내 데이터 세트는 다음과 유사합니다. 그래서,이 점 8 후 데이터 포인트 (20) x1 1. 4 2. 4 3. 5 4. 5 5. 5 6. 4 7. 3 8. 0 9. 1 10. 2 11. 2 12. 3 13.

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다중 선택 기준에 일치하는 두 개의 서로 다른 데이터 프레임에있는 행을 기반으로 세 번째 데이터 프레임 구축

apx의 "AD"열의 항목이 항목과 일치하는 하나의 데이터 프레임 ("apx")에 행이 있는지 확인하고 싶습니다. 다른 데이터 프레임 ("npx")의 "AD"열에서 AND와 일치하는 행의 SD 항목이 다른 항목의 13 단위 내에있는 경우 나는 여러 가지 다른 참고 자료를 확인했지만, 세 번째 데이터 프레임을 구축해야 할 필요가 있기 때문에 답변을 찾지 못했

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질문 중 하나를 벡터에서 빼기 R

나는이 질문에 답을 얻었지만 직접 대답을 찾을 수 없었다. 이것은 아주 쉬워야하지만, 나는 대답을 찾기 위해 고심하고있다. 기본적으로 나는 10 개의 열/벡터를 가진 df를가집니다. 하나의 벡터를 하위 집합으로 만들고 하나씩 줄이고 싶습니다. 아래는 제 코드입니다. 나는 그것이 효과가있을 것이라고 확신하지만 더 쉬운 방법이 있어야한다고 생각합니다. 귀하의

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데이터 크기에 기초한 'R'의 데이터 분할

현재 리프 영역을 분석하여 클러스터 내의 리프 위치와 비교하는 프로그램에서 작업 중입니다 (즉, 첫 번째 리프, 세 번째, 마지막 등). .) 위치, 면적, 질량 등의 관계를 분석하고 있습니다. 나는 약 5,000 잎과 1,000 클러스터의 데이터베이스를 가지고 있는데, 이것이 문제가되는 곳이다. 클러스터의 숫자는 서로 다르지만 대부분 5 개의 잎이 있지만