mapply

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R：mapply（GSUB ...）給出了不同的結果GSUB（......）我的數據

部分： data <- c('googel', 'googele', 'googl', 'google .de', 'google kalender', 'google maps', 'google.ch', 'www.google.ch', 'factbook', 'facebock', 'facebok', 'facebook', 'facebook.ch', 'fac

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mapply爲SparkRř

我有一個火花數據幀的「a」中包含如下 C1 | C2 | C3 | C4 I1 | 12 | 31 | 4 I2 | 14 | 32 | 13 I3 | 13 | 33 | 15 I4 | 16 | 29 | 25 I5 | 18 | 30 | 73 I6 | 17 | 36 | 19 第2列（C2）的報頭是我想與C3比較C4比C3 總是較小和C2與以下邏輯：如果C4是C2和

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R中如何獲得mapply忽略NA傳遞給

我創建了一個簡單的函數來確定在數據幀2級的變量之間的差 detYearDisc <- function(x,y) { if (x < y) return("L") if (x > y) return("G") if (x == y) return("N") } 的數據幀DF可以包含上×NA的功能元件或y或兩者。當我運

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mapply多個未定義參數

假設有列表作爲一個函數可能的參數的一個未定義的NR，例如下列3能夠被拾取（該示例中是儘可能簡單，所以矢量被存儲在列表）： a <- list(c(1,2,3,4,5)) b <- list(c(3,6,7,2,1)) c <- list(c(3,9,8)) 如果我要計算所有三個列表的交集，這是可以做到如下： Map(intersect,c,Map(intersect,a,b)) # or

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轉換mapply輸出到數據幀變量

我有這樣一個數據幀： df <- data.frame(x=c(7,5,4),y=c(100,100,100),w=c(170,170,170),z=c(132,720,1256)) 我使用mapply創建新列： set.seed(123) library(truncnorm) df$res <- mapply(rtruncnorm,df$x,df$y,df$w,df$z,25) 所以

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爲什麼mapply（）的行爲有所不同，取決於所謂的函數？

我希望有人能夠幫助我理解爲什麼mapply函數在調用sum函數時以及在調用mean函數時的行爲有所不同。我的問題是可能會更好通過查看此MWE（從https://nsaunders.wordpress.com/2010/08/20/a-brief-introduction-to-apply-in-r/部分地借用） l1 <- list(a = c(1:10), b = c(11:20)) l2

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基於來自兩個獨立數據框的值對列進行子集化的問題

我正在使用從空間網格系統獲取的數據，例如劃分爲等間隔正方形（例如250平方米的單元格）的城市。每個單元格都擁有一個唯一的列和行號，以及與這個250平方米內包含的區域相關的數字信息（比如整個城市中每個單元格的溫度）。在整個網格部分（或示例城市）內，我有各種研究網站，並且知道它們位於何處（即每個網站所在的單元格行和列）。我有一個數據框，其中包含城市內所有單元的信息，但我想將其子集僅包含來自我的研究站點

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將Google列表中的列表從谷歌路線中整理出來？

我正在研究通過googleways api的長和緯點。我想出了兩種方法可以做到這一點，努力訪問以下鏈接顯示的分部分： https://cran.r-project.org/web/packages/googleway/vignettes/googleway-vignette.html Unforuntaely因爲這採用了獨特的鍵，我不能提供一個重複的例子，但下面是我的嘗試，一個使用mapply，另

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當函數使用元素在矩陣中的位置時，在矩陣上使用矩形

我想使用mapply將fun應用於矩陣的所有元素。當要應用的函數使用矩陣中的每個元素的位置時，我不確定如何使用mapply。 fun <- function(theta, mat, i, j){ sum_nearby <- function(mat,i,j,dist){ if (j - dist < 1) mat[i, j + dist] else if (j +

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使用mapply分別繪製ggplot的多個直方圖

我想繪製來自不同數據集的大量連續變量的直方圖。我創建了一個功能的ggplot直方圖： library(ggplot2) # two parameters FU <- function(dat, var){ ggplot(data = dat, aes_string(var)) + geom_histogram(aes(y=..density..), bins = 20)}