data-manipulation

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的行復制的字符串我有這樣的數據： edge_list <- matrix(data = c("test1", "test", "test", "test1", "stuff", "not_related"), nrow = 3, ncol = 2, byrow = TRUE) [,1] [,2] [1,] "test1" "test" [2,] "test" "test1"

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的列表轉換爲EdgeList都

比方說，我有一個字符串列表，泛型方法： list <- c("john", "carl", "suzanne") 因爲他們出現在同一個列表，我在做它們連接社交網絡的假設。爲了能夠將該組轉換爲圖形，我需要把它做一個EdgeList都： from to john carl carl suzanne suzanne john 組，但是，可以包含1到字符串的無窮數。我如何構建一個將這樣的字符

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tidyr :: spread和dplyr中的隱式排序::總結

我的數據是有序的觀測數據，我希望儘可能保持排序的同時進行操作。以this question的答案，我把「B」放在數據框的「A」之前。所產生的寬數據按列「名稱」排序，即首先是「A」，然後是「B」。 df = data.frame(name=c("B","B","A","A"), group=c("g1","g2","g1","g2"), V1=c(10,40,20,

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給定起始點和結束點的字母數字值的範圍

有一個包含三列和〜9,400行的表格，列出了代碼的字母數字範圍的開始和結束值以及指定給範圍的第三個值。希望將兩列範圍端點更改爲明確列出（1：1）值的單列。你能想到一種方法來自動化範圍內的明確列表值？當前示例行： | --- r1 ---- | --- r2 ---- | ccs | | 0106T | 0110T | 7 | 所需輸出： | --code- | ccs | | 0106T | 7

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初始化多個數據幀

我以拆分由多個列表： mylists <- split (df, interaction(df$age, df$nation) 從中，我們得到了1000名名單，mylists[[1]]，mylists[[2]] ... mylists[[1000]] 我們怎樣才能使（對應）1000個數據幀，它包含1000個列表的信息？（當我試圖通過在循環中將列表轉換爲數據幀來實現時，它不起作用，因爲我們需要

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如何使用公式在R中的data.frame中的列級更改值？

我有一個小樣本的數據，我試圖根據已經在這些列中的值來更改兩列中的值。所述data.frame的dput如下： structure(list(Day = c(20L, 20L, 20L, 3L, 3L, 3L, 6L, 6L, 6L, 6L, 11L, 11L, 11L, 4L, 4L, 4L), DaysDead = c(5L, 45L, 60L, 10L, 1L, 60L, 3L, 10L,

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刪除除了有或沒有減號的數字之外的任何數字R

我們有一個列，其值爲233 CA，-124 KZ，231 CA，2,341 CA，300KZ。我們只需要添加帶或不帶減號的所有數字。在這裏我們要輸出：2981 （即233 -124 +231 2341 300）

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排序和重組CSV文件Python字典

我有以下格式的CSV文件： ComponentID subComponent Measurement X030 A1111111 784.26 X030 A2222222 784.26 X015 A1111111 997.35 X015 A2222222 997.35 X015 A3333333 997.35 X075 A1111111 673.2 X075

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通過平均值在Matlab中對數據進行下采樣

我在Matlab中有2個數據集，我需要相互繪製 - 一個在x軸上，另一個在y軸上。每組的數據採用不同的方法收集，因此採樣率顯着不同，直到兩組中的數據點數不相同時，我無法將其與另一組數據進行比較。它使用downsample函數Matlab在Matlab中下采樣數據非常簡單。 A = [-3 -1.5 0 1.5 3 4.5 6 7.5 9...] (goes on until 21) B = [

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如何在stata中巧妙地將協變類錶轉換爲一對一的對？

我遇到了關於使用Stata進行數據管理的實際問題。我打算做的是創造30個省會城市之間的球形距離變量（因此大約有870個相同的值）。已經有一些用戶編寫的命令來處理這個問題（通過谷歌地圖），但我的問題是，由於某些機密的原因，數據存儲在一個隔離到互聯網的獨立計算機，所以我必須定義所有的一對一的，在do-file中創建一對一的距離值，然後將它們合併到數據中。鑑於非工作量（儘管不是不可行），我想知道是否有一