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函数内 ddply 未找到对象错误
这确实挑战了我调试R代码的能力 我想用ddply 将相同的函数应用于按顺序命名的不同列 例如 a b c 为此 我打算重复将列名称作为字符串传递并使用eval parse text ColName 以允许函数引用它 我从另一个答案中获取了这
r
function
scope
plyr
将使用“by”创建的摘要转换为 data.frame
df1 data frame c 2 1 2 c 1 2 3 4 5 6 seq 141 170 create data frame names df1 c gender age height column names df1 gender
r
DataFrame
plyr
summary
如何通过通用 ID 从大型数据集中提取行并获取这些行的平均值并创建具有这些 ID 的列
我知道这是一个非常愚蠢的问题 但我无法解决这个问题 这就是为什么问 如何通过通用 ID 从大型数据集中提取行 并获取这些行的平均值并创建一个以这些 ID 作为行名的列 例如 IDs Var2 Ae4 2 Ae4 4 Ae4 6 Bc3 3
r
dataTable
plyr
使用 ddply 进行 cumsum
我需要在级别中使用 group by 与 ddply 或aggregate 如果更容易的话 我不太确定如何执行此操作 因为我需要使用 cumsum 作为聚合函数 这是我的数据的样子 level1 level2 hour product A
r
Aggregate
plyr
错误:withCallingHandlers 导致 R 崩溃
我一直在使用基于 plyr 的函数summarySE and ddply几个月没有任何问题 今天 当我在 R 中运行极其基本的例程时 出现了一些错误消息并导致 R 崩溃 这是示例代码以及 R 崩溃之前出现的错误 install packag
r
plyr
每天给定间隔的最大坡度
我有一组时间序列数据 其中包含从三个不同位置在多天内每 10 分钟测量一次的地表温度 实际上是 2 年的数据 我感兴趣的是计算每个站点每天任意 60 分钟间隔的最大斜率 温度升高速率 因此 本质上我希望每天工作 10 分钟 有 60 分钟的
r
plyr
apply
zoo
对列表进行子集化 - plyr 方式?
我经常拥有按一个或多个变量分组的数据 每组内有多个注册 从数据框中 我希望根据各种标准选择组 我通常使用 split sapply rbind 方法 其中使用逻辑向量从列表中提取元素 这是一个小例子 我从一个包含一个分组变量 组 的数据框开
r
plyr
将频率表合并到单个数据框中
我有一个列表 其中每个列表项都是一个词频表 该表是通过在不同的示例文本上使用 table 而派生的 因此 每个表的长度不同 我现在想将列表转换为单个数据框 其中每列都是一个单词 每行都是示例文本 这是我的数据的虚拟示例 t1 lt tabl
r
plyr
R 中不平衡面板上的简单移动平均线
我正在处理不平衡 间隔不规则的横截面时间序列 我的目标是获得 数量 向量的滞后移动平均向量 并按 主题 分段 换句话说 假设对Subject 1观察到以下数量 1 2 3 4 5 我首先需要将其滞后 1 得到 NA 1 2 3 4 然后我需
r
dataTable
plyr
paneldata
splitapplycombine
不知道为什么 dcast() 这个数据集会导致变量丢失
我有一个数据框 如下所示 id fromuserid touserid from country to country length 1 1 54525953 47195889 US US 2 2 2 54525953 54361607 U
r
plyr
reshape
chorddiagram
返回组的第一行
我有一个数据框 其中包含ID 这对于组中的每个元素 两个日期时间以及这两个时间间隔都是相同的 日期时间对象之一是我的相关时间标记 现在我想获取数据帧的子集 其中包含每个组的最早条目 条目 尤其是时间间隔 需要保持不变 我的第一个方法是根据
r
Aggregate
plyr
根据 R 中的条件重命名因子级别
我想将所有计数小于 n 的因素合并为一个名为 Else 的因素 例如 如果 n 3 那么在下面的 df 中我想将 c d 和 e 组合为 Else df data frame x c 1 10 y c a a a b b b c d d e
r
Aggregate
plyr
使用 plyr、doMC 和 summarise() 处理非常大的数据集?
我有一个相当大的数据集 约 140 万行 我正在对其进行一些拆分和总结 整个事情需要一段时间才能运行 而我的最终应用程序依赖于频 繁运行 所以我的想法是使用doMC和 parallel TRUE像这样使用 plyr 进行标记 稍微简化一下
r
plyr
dataTable
来自广泛 data.frames 的汇总数据表
我正在尝试寻找创建汇总表 的惰性 简单方法data frames从宽处data frames 假设有以下 data frame 但有更多列 因此指定列名称需要很长时间 set seed 2 x lt data frame Rep rep 1
r
DataFrame
plyr
summary
ddply+summary函数列名输入
我正在尝试使用ddply and summarise一起从plyr包 但在解析不断变化的列名时遇到困难 在我的示例中 我想要一些能够以编程方式在 X1 中解析的东西 而不是在 X1 中硬编码到 ddply 函数中 举例说明 require
r
plyr
使用plyr按类别计算最频繁的级别
我想使用下面的代码使用 plyr 按类别计算最常见的因子级别 数据框b显示请求的结果 为什么c mlevels只有 数字 值吗 require plyr set seed 0 a lt data frame cat round runif
r
plyr
通过聚合数据帧的列来计算相关性
我有以下数据框 y lt data frame group letters 1 5 a rnorm 5 b rnorm 5 c rnorm 5 d rnorm 5 如何获取一个数据框 该数据框给出每行的 a b 列和 c d 列之间的相关性
r
DataFrame
correlation
apply
plyr
具有固定行数的 ddply
我想按 行数 分解数据 也就是说 我想向我的函数发送固定数量的行 当我到达数据帧的末尾 最后一个块 时 我只需要发送该块 无论它具有固定的行数还是更少 像这样的东西 ddply df 8 rows fun somefunction 如果你想
r
plyr
获取所有可能答案的 R 频率计数
我已经开始使用 R 并且仍在寻找语法方面的方法 我正在寻找具有 0 到 10 和 NA 值的缩放变量的频率 Id lt c 1 2 3 4 5 ClassA lt c 1 NA 3 1 1 ClassB lt c 2 1 1 3 3 R l
r
plyr
从大数据帧中采样小数据帧
我试图从给定的数据帧中对数据帧进行采样 以便变量的每个级别都有足够的样本 这可以通过按级别分离数据帧并从每个级别中分离样本来实现 我想ddply 数据帧到数据帧 会为我做到这一点 举一个最简单的例子 set seed 1 data1 lt
r
plyr
sampling
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