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R 中多个条件的高效条件求和
我正在努力寻找解决以下问题的有效解决方案 我有一个大型的已处理数据框 大约有 8 列和 80000 行 通常包含多种数据类型 如果满足大数据框中的条件 我想创建一个新的数据框 其中包含一列的总和 想象一下原始数据帧的头部看起来像这样 yea
r
DataFrame
Aggregate
multipleconditions
splitapplycombine
使用聚合将多个函数应用于数据框中的每一列
当我需要将多个函数按顺序应用于多个列并按多个列聚合并希望将结果绑定到我通常使用的数据框中时aggregate 通过以下方式 bogus functions foo1 lt function x mean x var x foo2 lt fu
r
Aggregate
splitapplycombine
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
根据组中唯一/不同值的数量创建二进制变量
我有数据如下 userID lt c 1 1 1 2 2 2 3 3 3 product lt c a a a b b c a b c df lt data frame userID product 对于每个 userID 我想创建一个二进
r
DataFrame
datamanipulation
splitapplycombine
按列分组,然后计算 R 中所有其他列的平均值和标准差
如何按列分组 然后计算 R 中其他所有列的平均值和标准差 例如 考虑著名的 Iris 数据集 我想做一些类似于按物种分组的事情 然后计算花瓣 萼片长度 宽度测量值的平均值和标准差 我知道这与 split apply combine 有关 但
r
splitapplycombine