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    我有一個Shiny應用程序,顯示硅谷公司員工的種族和員工數量之間的關係。左側的工具欄是可見的,但情節未顯示。我應該如何更改我的代碼? 下面是代碼: library(shiny) library(ggplot2) library(dplyr) bcl <- read.csv("E:/country/data/reveal.csv") ui <- fluidPage( titlePanel

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    新列有類似的優先級列表:從一個二進制數據幀像下面 Google: High priority Yahoo: medium priority Microsoft: low priority : > df <- data.frame(id = c(1,2,3), Google = c(1,1,0), Yahoo = c(1,1,1), Microsoft = c(0,1,1)) > df

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    這是一個使用Matrix package與常規類比較大型矩陣(稀疏和密集)的行提取的示例。 對於稠密矩陣速度爲基類matrix快幾乎395倍: library(Matrix) library(microbenchmark) ## row extraction in dense matrices D1<-matrix(rnorm(2000^2), 2000, 2000) D2<-Matri

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    我想做一些類似於以下R代碼numpy,其中y是回收利用。 R> x=rbind(c(1,2,3), c(4,5,6)) R> y=c(1,2) R> x/y [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2.0 3 [2,] 2 2.5 3 顯然,以下代碼不適用於numpy。有人知道什麼是可用的等效Python代碼嗎?謝謝。 >>> x=numpy.array([[1,2,3]

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    我試圖使用tidyr :: separate()將一些免費(假的)文本分隔爲不同的列。 輸入: structure(list(PathReportWhole = c("SP-37-2784518\nHospital: Random NHS Foundation Trust\nHospital Number: J6044658\nPatient Name: Jargon, Victoria\nDOB

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    我具有類似於該樣品的數據幀:根據在兩列我要通過大小和顏色的項進行分類的信息 df <- structure(list(Ball = structure(c(5L, 3L, 2L, 4L, 1L, 3L), .Label = c("blue", "blue is my favourite", "red", "red ", "red ball"), class = "factor"), size =

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    這裏是我想要做的事: 創建分配樣本秩,以行的多個子集的新列基於有多少行是每個子集。分組變量是「層」列。 我通常使用嵌套ifelse語句隨機分配排名,如下所示。有時候這樣做足夠了,但最近我一直在處理越來越多的分組。 40個嵌套ifelse語句可能開始看起來有點過分。 是否有一個更優雅/更快/最簡單的代碼方式來使用dplyr或data.table,可能與apply,lapply,sapply等結合使用

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    我想根據預先確定的中心點(my_center_Points)將Long和Lats(my_long_lats)列表分組。 當我運行: - k <- kmeans(as.matrix(my_long_lats), centers = as.matrix(my_center_Points)) k$centers不等於 my_center_Points。 我假設k-means已將我的中心點調整到最佳中

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    我創建了一個清單,1列的值的計數: ataques_tot <- count(t1$attacktype1_txt) ataques_tot x freq 1 Armed Assault 40223 2 Assassination 18402 3 Bombing/Explosion 83073 4 Facility/Infrastructur

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    我遇到devEMF包中的emf()功能問題。 我使用的代碼 - library(devEMF) emf(file = "trial.emf") plot(1:10, seq(10, 100, 10), type = "l", xlab = "Time", ylab = "Distance") #sample plot dev.off() 這不會有情節,但確實擁有一切(標籤,軸蜱,標題)