purrr

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    通過使用purrr包中的各種map()函數,可以將整數或字符串傳遞給函數,並從子列表中提取元素。這些工作,我期望他們: listy <- list(A = list("silence", "cats", X = list(Aa = "dogs", "birds")), B = list("silence", "fish-head", Y = list(Bb = "fish-face

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    下面是兩個簡單的數據幀。我想重新編碼(摺疊)Sat1和Sat2列,以便所有滿意度都編碼爲Satisfied,所有不滿度都編碼爲Dissatisfied。中性將保持中性。這些因素將因此有三個級別 - Satisfied, Dissatisfied, and Neutral。 我通常通過結合所述數據幀,並使用lapply與來自car包重碼,例如沿着實現此目的: DF1[2:3] <- lapply(D

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    我使用Arthritis數據集從vcd包執行一個熱門編碼。我想一起使用purrr::dmap_if和Matrix::model.matrix來做到這一點。當我跑 do.call(model.matrix, list(Improved~.,Arthritis)) 工作正常。 當我使用下面的代碼是不工作 Arthritis %>% dmap_if(is.factor, do.call(model.

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    試行#R4DS的多種型號章楠的不允許,並在年底遇到了一個錯誤信息: Error: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE In addition: Warning message: In ns(as.numeric(Month), 4) : NAs introduced by coercion 與 ADA_model<- f

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    Names <- c("SUSAN,ALTOP","Brent,SPINER","KIM,YAMAGUCHI","John,McMurphy","Kevin,Y") City <- c("Toronto","New York","Chicago","Toronto","Tokyo") DF <- data.frame(Names,City) 我希望創建一個將在簡單的例子,數據幀大寫第一個和

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    我想應用不同級別的數值過濾器(例如seq(10,80, by=2)),然後將它們拼接回單個數據框以與另一個變量進行比較。我目前可以做到這一點,但我希望有一種更好的方法,因爲我只是複製並粘貼代碼,然後再加入所有內容。我想要的最終結果是我所擁有的,每個過濾步驟都作爲其自己的列,並且從lm()中提取斜率參數。 Source: local data frame [23 x 17]

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    這是關於學習多個模型的後續previous question。 用例是我對每個主題都有多個觀察值,並且我想爲它們中的每個主題訓練一個模型。關於如何做到這一點,請參閱哈德利的excellent presentation。 總之,這是可能的使用dply和purr像這樣的事: library(purrr) library(dplyr) library(fitdistrplus) dt %>%

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    我想使用dplyr的mutate_if()函數將list-columns轉換爲data-frame-columns,但是當我試圖將數據框列轉換爲令人費解的錯誤時這樣做。我使用dplyr 0.5.0,purrr 0.2.2,R 3.3.0。 基本設置是這樣的:我有一個數據幀d,其中一些人的列列表: d <- dplyr::data_frame( A = list( list(list

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    我對R中的列表使用相當新,並有一個快速問題,也使用purrr involes。下面的示例數據幀太小。 Client1 <- c("John","Chris","Yutaro","Dean","Andy") Animals <- c("Cat","Cat","Dog","Rat","Bird") Living <- c("House","Condo","Condo","Apartment","H

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    我剛剛遇到了purrr軟件包,我認爲這對我想要做的事情有所幫助 - 我不能把它放在一起。 我認爲這將會是一個帖子,但是我會回顧一個常見用例,我想很多其他用戶都會遇到這種情況,所以希望這對他們也有用。 這是我的目標: 從一個大的數據集上運行多個模型在每個不同的子組。 有這些模型可以隨時獲得,因此我可以檢查 - 係數,精度等。 從這個保存的每個不同分組的模型列表中,能夠將相應的模型應用到相應的測試集組