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使用 Rcpp 的 R 快速 cbind 矩阵
cbindR中的重复调用比较耗时 但对于各种数据类型也很强大 我编写的代码比cbind当绑定两个矩阵时 但bind cols in dplyr封装速度仅比cbind 唯一遗憾的是它不能将矩阵作为输入 有人可以让下面的代码更快吗 另外 如何快
c
r
rcpp
cbind
在线性模型中结合cbind和paste
我想知道我怎样才能想出一个lm公式语法使我能够使用paste和 一起cbind用于多元多元回归 Example 在我的模型中 我有一组变量 对应于下面的原始示例 data mtcars depVars lt paste mpg disp i
r
string
formula
LM
cbind
是否可以跳过“+”运算符中的 NA 值?
我想用 R 计算方程 我不想使用该函数sum因为它返回 1 值 我想要完整的值向量 x 1 10 y c 21 29 NA x y 1 22 24 26 28 30 32 34 36 38 NA x 1 10 y c 21 30 x y 1
r
vector
Sum
lapply
cbind
在R中,当使用命名行时,稀疏矩阵列可以添加(连接)到另一个稀疏矩阵吗?
我有两个稀疏矩阵 m1 and m2 gt m1 lt Matrix data 0 nrow 2 ncol 1 sparse TRUE dimnames list c b d NULL gt m2 lt Matrix data 0 nrow
r
matrix
sparsematrix
cbind
按列快速串联数千个文件
我在用R使用以下命令绑定约 11000 个文件 dat lt do call bind cols lapply lfiles read delim 这慢得令人难以置信 我使用 R 是因为我的下游处理 例如创建绘图等 是在 R 中进行的 按列
r
cbind
带 Ifelse 条件的 Cbind/Rbind
这是我正在使用的代码 x lt c Yes No No Yes Maybe y lt t 1 10 z lt t 11 20 rbind data frame ifelse x Yes y z 这会产生 X1L X12L X13L X4L
r
ifstatement
cbind
c将不同长度的向量绑定到数据帧
我有一个由两个样本组成的数据框 只有一个样本回答了有关状态焦虑的调查问卷 对于这种情况 我使用以下函数 rowSums 计算了躯体状态焦虑的向量 som lp lt rowSums sample1 c 1 7 8 10 108 na rm
r
DataFrame
cbind