plyr

    28गर्मी

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    मुझे कोड के कुछ परीक्षण टुकड़े मिल गए हैं जो मैं विभिन्न मशीनों पर चल रहा हूं, हमेशा एक ही परिणाम के साथ। मैंने सोचा कि विभिन्न कार्यों के पीछे दर्शन ... पैकेज यह था कि उन्हें फोरैच के% डोपर% के लिए ब

    5गर्मी

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    का उपयोग कर सारांश आंकड़े ddply का उपयोग करके एक फ़ंक्शन लिखना पसंद करते हैं जो data.framemat के दो कॉलम के नाम के आधार पर सारांश आंकड़े आउटपुट करता है। mat है 2 स्तर "Short", "Long" "metric", "length

    9गर्मी

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    मैं अपने डेटा को एकत्रित करने के लिए ddply का उपयोग कर रहा हूं लेकिन आउटपुट डेटा फ्रेम में कॉलम नाम असाइन करने का एक शानदार तरीका नहीं मिला है। फिलहाल मैं यह कर रहा हूं: agg_data <- ddply(raw_data, .(

    40गर्मी

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    इसने वास्तव में आर कोड को डीबग करने की मेरी क्षमता को चुनौती दी है। मैं ddply() का उपयोग करना चाहता हूं ताकि समान कॉलम को क्रमशः नामित किया जा सके; जैसे। ए, बी, सी। ऐसा करने के लिए मैं बार-बार कॉलम ना

    10गर्मी

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    के साथ तिथियों का उपयोग करके मैंने हाल ही में डेटाटेबल पैकेज की खोज की और अब यह सोच रहा था कि मुझे अपने कुछ प्लीयर-कोड को प्रतिस्थापित करना चाहिए या नहीं। संक्षेप में, मुझे वास्तव में प्लीयर पसंद है औ

    7गर्मी

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    के साथ एक डेटा फ्रेम को एक मैट्रिक्स में कनवर्ट करना मैं plyr पैकेज में daply फ़ंक्शन का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं लेकिन मुझे इसे ठीक से आउटपुट नहीं मिल सकता है। भले ही वेरिएबल जो मैट्रिक्स बनात

    14गर्मी

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    मुझे आर के लिए हैडली का plyr पैकेज बेहद सहायक लगता है, यह डेटा बदलने के लिए एक महान डीएसएल है। हल करने वाली समस्या इतनी आम है कि मुझे अन्य उपयोग मामलों का सामना करना पड़ता है, जब आर में डेटा में हेरफे

    5गर्मी

    1उत्तर

    मैं आर में लूप के लिए कई फ़ाइलों से डेटा संकलित करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं सभी डेटा को एक तालिका में प्राप्त करना चाहता हूं। गणना के बाद सिर्फ एक उदाहरण है। library(reshape) dat1 <- data.frame("S

    5गर्मी

    2उत्तर

    क्या ddply में रिक्त स्थान का उपयोग करना संभव है? मैं कॉलम नामों में बहुत सी जगहों के साथ स्प्रेडशीट से डेटा का उपयोग कर रहा हूं और मैं उन नामों को रखना चाहता हूं क्योंकि बाद में मैं इस डेटा को मूल के

    8गर्मी

    2उत्तर

    मैं अपने डेटा, कंपाउंड, दोहराने और मास के आधार पर वर्गीकृत संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए निम्न कोड का उपयोग करें। summaryDataFrame <- ddply(reviewDataFrame, .(Compound, Replicate, Mass), .fun