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정보 손실 없이 인자를 정수\숫자로 변환하는 방법은 무엇입니까? 요인을 숫자 또는 정수로 변환하면 값이 숫자가 아닌 기본 수준 코드를 얻습니다. f 숫자 변환을 처리할 수 있는 것이 없습니다.Joshua Ulrich의 답변의 확장으로, 저는 당신 자신의 관용적인 기능의 정의로 이 누락을 극복할 것을 제안합니다. as.double.factor orig_levels x1 all.equal(x, x1) [1] TRUE 또한 원래 데이터에서 가능한 모든 값에 대해 레이블이 정의된 경우에만 작동합니다. 따라서 원래 값이 필요한 경우에는 값을 유지해야 합니다.그렇지 않으면 요인으로부터만 해당 정보를 얻을 수 없을 가능성이 높습니다.사용할 수 있습니다.hablar::convert데이터 프레임이 있는 경우.구문은 간단..

ggplot2에서 facet_sigma 및 척도 = "자유"로 개별 축 한계 설정 예측 값 대 잔차 그림과 함께 예측 값 대 실제 값을 나란히 보기 위해 패싯된 그림을 만들고 있습니다.사용할 것입니다.shiny다양한 교육 매개 변수를 사용하여 모델링 작업의 결과를 탐색하는 데 도움이 됩니다.저는 85%의 데이터로 모델을 교육하고, 나머지 15%에 대해 테스트를 수행한 후 매번 실제/예측 값을 수집하여 이를 5회 반복합니다.잔차를 계산한 후, 나의data.frame다음과 같이 표시됩니다. head(results) act pred resid 2 52.81000 52.86750 -0.05750133 3 44.46000 42.76825 1.69175252 4 54.58667 49.00482 5.58184181 ..

그렇지 않은 경우 다음 반복으로 루프 건너뛰기 R 만약 당신이 그런 for 루프를 가지고 있다고 가정합니다. for(n in 1:5) { #if(n=3) # skip 3rd iteration and go to next iteration cat(n) } 특정 조건이 충족되면 다음 반복으로 건너뛰는 방법은 무엇입니까?for(n in 1:5) { if(n==3) next # skip 3rd iteration and go to next iteration cat(n) } 만약 당신이 대신에 루프에서 뛰어내리고 싶다면, 당신은 사용할 수 있습니다.break다음과 같이: for(n in 1:5) { if(n==3) break # jump out of loop, not iterating cat(n) } 언급URL : ..

data.table의 행을 문자열 키 'order(-x,v)'에서 내림차순으로 정렬하면 data.table 1.9.4 이하에서 오류가 발생합니다. 예를 들어 다음과 같은 것들이 있습니다.data.table에R: library(data.table) DT = data.table(x=rep(c("b","a","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) 나는 그것을 두 칸으로 주문하고 싶습니다(예: 열).x그리고.v) 저는 이것을 사용했습니다. DT[order(x,v)] # sorts first by x then by v (both in ascending order) 하지만 이제, 저는 그것을 분류하고 싶습니다.x(감소 순서대로) 및 코드는 다음과 같습니다. DT[order(-x)] #Error ..

ggplot2 플롯 영역 여백? 플롯 제목과 그 아래 플롯 영역(즉, 데이터가 있는 상자) 사이의 공간을 쉽게 늘릴 수 있는 방법이 있습니까?마찬가지로 축 제목과 축 레이블 사이에 공백이 있으면 좋겠습니다. 즉, "제목을 조금 올리고 y축 제목을 조금 왼쪽으로, x축 제목을 조금 아래로" 이동하는 방법이 있습니까?다음을 사용하여 플롯 여백을 조정할 수 있습니다.plot.margin에theme()그런 다음 축 레이블과 제목을 이동합니다.vjust의 주장.element_text()예: library(ggplot2) library(grid) qplot(rnorm(100)) + ggtitle("Title") + theme(axis.title.x=element_text(vjust=-2)) + theme(axis...

R 데이터 파일의 주요 차이점은 무엇입니까? 사이의 주요 차이점은 무엇입니까?.RData,.Rda그리고..Rds파일? 압축 등에 차이가 있습니까? 각 유형은 언제 사용해야 합니까? 한 유형을 다른 유형으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까? Rda는 RData의 짧은 이름입니다.RData와 마찬가지로 저장(), 로드(), 첨부() 등을 할 수 있습니다. Rds는 단일 R 개체를 저장합니다.그러나 이러한 단순한 설명 외에도 "표준" 스토리지와는 몇 가지 차이점이 있습니다.아마도 이 RDS()를 읽기 위한 R-manual Link(RDS) 기능은 이러한 구별을 충분히 명확하게 합니다. 질문에 대한 답변: 차이점은 압축이 아니라 직렬화에 있습니다(이 페이지 참조). 예를 들어 매뉴얼 페이지에 표시된 것처럼 다른 ..

ggplot2에서 채우기 색상에 질감을 추가하는 방법 현재사중입다니용다를 사용하고 .scale_brewer()채움을 위해, 그리고 이것들은 색이 아름다워 보이지만 (화면과 컬러 프린터를 통해) 흑백 프린터를 사용할 때는 회색으로 비교적 균일하게 인쇄됩니다.했습니다.ggplot2문서화되었지만 색상을 채우기 위해 텍스처를 추가하는 것에 대해 아무것도 보지 못했습니다.인 관가있까니습이 있습니까?ggplot2이것을 하는 방법 또는 그들이 사용하는 해킹을 가진 사람이 있습니까?질감이란 검은색과 흰색으로 인쇄할 때 채우기 색을 구분하는 대각선 막대, 역 대각선 막대, 점 패턴 등을 말합니다.여러분, 여기 아주 기본적인 방식으로 텍스처 문제를 해결하는 약간의 해킹이 있습니다. 한 막대의 테두리를 다른 막대보다 어둡게..

두 데이터 프레임에 서로 다른 열 집합이 있는 경우 행(rbind)으로 결합 동일한 열 집합이 없는 두 개의 데이터 프레임을 행 바인딩할 수 있습니까?바인딩 후에 일치하지 않는 열을 유지하고 싶습니다. rbind.fill포장에서plyr당신이 찾고 있는 것일 수도 있습니다.더 최근의 해결책은 다음과 같습니다.dplyr의bind_rows내가 생각하기에 더 효율적인 기능.smartbind. df1 # elder's dependency (e42dep) #> # total N=20 valid N=20 mean=3.70 sd=0.47 #> #> val label frq raw.prc valid.prc cum.prc #> 1 independent 0 0 0 0 #> 2 slightly dependent 0 0 0 0..

.SD는 R의 data.table에서 무엇을 나타냅니까? .SD도움이 될 것 같지만, 저는 제가 그것으로 무엇을 하고 있는지 잘 모르겠습니다.그것은 무엇의 약자입니까? 완이유는정 (지전이간완▁what정)지() 사용할 때 일이 합니까?제가 그것을 사용할 때 무슨 일이 일어납니까? 읽음: 은 그룹 열을 제외한 각 그룹에 대한 의 데이터 부분 집합을 포함합니다. 그룹화할 때, 그룹화할 때 , 키 입력 및 _adhoc_로 사용할 수 있습니다. 그 말은 그 딸이 그 아이를data.tables는 다음 작업을 위해 메모리에 저장됩니까?.SD"와 같은 것을 의미합니다.S의부품의 속▁ofbs의 et▁uD테이블에"첫 번째는 의미가 없습니다."."사용자 정의 열 이름과 충돌할 가능성이 훨씬 낮다는 점을 제외하고는, 이것이 ..

dplyr 메시지 'summarise()' 출력을 'x'('.groups' 인수로 재정의함)로 다시 그룹화하는 것을 어떻게 해석합니까? dplyr 개발 버전 0.8.99.9003으로 업데이트한 후 group_by 및 summary()를 실행할 때 새로운 메시지(포스트 제목 참조)가 뜨기 시작했습니다. 다음은 출력을 다시 생성하는 예입니다. library(tidyverse) library(hablar) df % convert(chr(year,week)) %>% mutate(total_rodents = rowSums(select_if(., is.numeric))) %>% convert(num(year,week)) %>% group_by(year,week) %>% summarise(average = mean(..