我正在尝试将R中的列转换为行，如果不使用重塑，则无法安装该包。我收到的数据包括属性及其相应的度量。我想计算所有这些属性之间的统计相关性——总共16000条，记录800万条。并非所有记录都具有相同数量的属性 为此，我相信我必须将列转换为行，以便最终使用cor函数，例如corx[，1]，x[，2:16000]。如果有某种方法可以按属性使用cor函数，即属性1和2、属性1和3、属性1。。。任何帮助都将不胜感激 ID Attribute Metric1 [1,] 1

您可以在中看到示例 注意，在theme_wsj示例中，xlab和ylab不会出现 这是一个包含标签的非GG主题图： ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_point() + xlab("Hello World: X axis") + ylab("Hello World: Y axis") 但是，当您添加theme_wsj theme时，它们将消失： ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_po

我正在尝试从广域data.frames中找到创建摘要表/data.frames的惰性/简单方法。假设使用以下data.frame，但包含更多列，因此指定列名需要很长时间： set.seed(2) x <- data.frame(Rep = rep(1:3, 4), Temp = c(rep(10,6), rep(20,6)), pH = rep(c(rep(8.1, 3), rep(7.6, 3)), 2), Var1 = rnorm(12, 5,2), Var2 = c(rnorm(6

我有两个向量，对或错。基本上是关于家庭、是否拥有汽车以及是否拥有金表的数据。注意，汽车和金表不是实际的类别，但它们是这个问题的有效替代品 我想找出汽车拥有量和手表拥有量之间的关系，并且可以为统计数据和R使用哪些函数提供一些建议 这个想法是为了能够说： 如果有人有车，我们可以95%的信心说他们有25%的机会拥有金表 我一直在和Cross.Table和assocscats打交道，基本上把自己完全搞糊涂了，因为我认为这是一个标准的统计问题 对应该使用哪些测试/功能有任何快速了解吗？我得到的相关系数是.

我对同一模型的一对结果进行了估计，我想用误差条显示这些结果。如何创建一对图，将样本数据中的rea估计值与所有其他数据（rea和sci、rea和mat等）进行比较。在所有图中，rea应始终作为图中的第一个出现，并且数据的顺序不应改变 library (ggplot2) ucl<- c(5.88 , 3.92, 7.0, 3.724, 5.488) lcl<-c(1.04 , 0.04, 2.04, -0.06 , 0.84) est<-c(3 ,

假设我有一组长度相同的独立向量。比如说, x <- 1:10 y <- rep(NA, 10) 常用的方法是什么？使用mapply和c： 使用mapply和c： 另一种选择： split(cbind(x, y), seq(length(x))) 甚至： split(c(x, y), seq(length(x))) 甚至假设x没有重复值，如示例中所示： split(c(x, y), x) 另一种选择： split(cbind(x, y), seq(length(x))) 甚至

如何根据另一个向量中满足的条件从一个变量中获得元素向量？我这样做是为了能够绘制人口的各个部分 我的尝试无效，导致出现空（空）向量： a你所做的事情需要双重否定 > b[!(a != 3)] #[1] 3 5 6 7 10 12 但是你可以为了同样的结果这样做 > b[a == 3] #[1] 3 5 6 7 10 12 如果有数据帧，它将是 > df$b[df$a == 3] #[1] 3 5 6 7 10 12 仅适用于b值，以及 > df

我正在尝试用以下数据创建条形图 fac <- c("A","A","B","B","A","A") test1 <- c(1,2,1,1,1,3) test2 <- c(2,1,3,3,3,1) test3 <- c(1,1,2,2,3,2) df <- data.frame(fac,test1,test2,test3) 我想为fac中的A组和B组创建两个图表 每个图表将在y轴上显示百分比，在x轴上显示测试1、2、3，并显示每个测试的1、2和3的比例 例如，对于A

我对下面的switch语句有问题： names <- rep(1:num.bins, 3) names <- sort(names) c.names <- sapply(1:(3*num.bins), function(i){ switch( i %% 3, 1 = paste0("M", names[i]), 2 = paste0("F", names[i]), 0 = paste0("E", name

我找到了一种将字符串转换为日期格式的简单方法。问题是我得到的结果与网站上的不同 sdate1 <- "6aug2005" sdate2 <- "jan151999" sdate3 <- "12-15-2001" ndate1 <- as.Date(sdate1, "%d%B%Y"); ndate1 ndate2 <- as.Date(sdate2, "%B%d%Y"); ndate2 ndate3 <- as.Date(sdate3, "%m-%d-%Y")

我花了几天时间解锁openbug上的错误消息，但没有成功。使用R2OpenBUGS，我得到了以下信息： “模型在语法上是正确的 加载的数据（不在模型中的变量：xA、pA、yA、xB、pB和其他） 未定义变量mu.phi.alpha 模型必须已编译但未更新，才能更改RN生成器 BugsCmds：NoCompileInits 必须在生成初始值之前编译模型 模型必须在更新之前初始化 必须先初始化模型，然后才能使用监视器“ 在使用监视器之前，必须初始化模型 代码如下： library(R2OpenBUG

我有一段R代码，我正试图用R标记中的“Knit word”将其放入word文档中。R标记块如下所示： ```{r} all <- readHTMLTable('http://en.wikipedia.org/wiki/Demographics_of_the_United_States') ``` `{r} 你是不是读到了一些建议size=“tiny”行得通的东西？（我没有看到，请告诉我你有没有看到。）由于knitr使用的是rmarkdown，而后者使用的是pandoc，你可以先阅读，特别

你好，我有以下代码 train=jsonlite::fromJSON("/home/felipe/Templates/Archivo de prueba/databritanica.json") map<-get_map(location="united kingdom" ,zoom=12,source="osm") p <- ggmap(map) + geom_point(data=train, aes(x=X, y=Y, color=factor(LSOA_name))

我在R中搜索了关于时间戳转换的线程，但没有找到答案。 我需要将时间列转换为时间戳，以便R将其读取为日期。如果单元格中只有日期而没有时间，则没有问题，但是当前格式（单元格中有+或没有它-R将其视为整数或因子）。 如何将其转换为时间戳 多谢各位 这对你有用吗 t <- c("2014-11-29 15:23:02+") t <- substr(t, 1, nchar(t)-1) t [1] "2014-11-29 15:23:02" t <- strptime(t, format=

你好! 我有一张这样的桌子： A B 1 55 1 43 2 55 1 89 3 55 4 43 4 55 我想为每一列计算每一个分类值的频率，并如图所示绘制它们 我怎么做 提前谢谢你我建议你去拿你的柱状图 看看这个 阅读ggplot文档并试一试 顺便说一下，读书对你有好处 希望这有帮助。我不完全了解您的表如何生成您提供的绘图，因为两列的值相等，并且绘图的值是9对6 使用R base，您可以尝试： df <- data.frame( A = c(

我有以下资料： a <- matrix(c(1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0), nrow = 2, ncol = 7, byrow = T) > a [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [1,] 1 1 0 0 0 0 0 [2,] 0 1 0 1 1 0 0 我没有得到1100000和0101100的预

我想用ggplot2生成一个简单的条形图，条形图按y值排序，颜色手动定义。以下是我尝试过的： df <- data.frame(c("a", "b", "c"), c(2, 3, 1)) colnames(df) <- c("shop", "revenue") ggplot(data = df, aes(x = reorder(shop, revenue), y = revenue, fill = shop)) + geom_bar(stat = "identity") +

我的Rmarkdown源代码看起来像（RStudio的屏幕截图）： （注意空行） 当我按CTRL+Shift+k时，我得到了预期的视图（空行）。但是，如果我运行块（evaluate），然后编译（CTRL+Shift+k），我会得到： （无空行） 有没有办法在源代码中保留空行？（我选中了knitr选项：strip.white=FALSE，tidy=TRUE，tidy.opts=list（blank=TRUE），但没有乐趣。） 我使用的是RStudio 1.0.153 其他资料： session

我有一个数据表，其中数据在4个不同级别（级别0、1、2和3）给出。我想计算第三级的供应如何分配到第二级的每个州。（我在表中保留了occ\u code，这样即使state\u code和level相同，它也是唯一的记录） 创建示例表： library(data.table) state_code = c(rep(1,14)) level = c(0,1,2,3,3,2,3,1,2,3,3,3,2,3) occ_code = LETTERS[1:14] supply = c(100,60,50,25

我是R的新手，在关系循环方面需要一些帮助。我需要从一个数据集中生成大量的表，我认为循环中的循环可以解决这个问题，但是我在获得正确的结果时遇到了问题 假设我有以下数据集： var1 <- c("A","A","A","A","B","B","B","B") var2 <- c(1,2,1,2,1,2,1,2) df <- data.frame(var1,var2) var1扩展@Gregor的评论和这里的问题 , 您可以使用Map（）和split（）函数将新创建的数据帧输出到单

我有超过20个数值向量，它们由一系列值组成。每个向量都由一个字母来区分，例如val_a、val_b、val_c等 我想把这些向量的平均值放到一个单独的命名向量中。我当然可以这样费劲地做： obs <- c("val_a" = round(mean(val_a),3), "val_b" = round(mean(val_b),3), "val_c" = round(mean(val_c),3)) obs解决方案 要根据客户的评论获得完整答案，您可以执行以

我有一个20个OB（日期、价格）的时间序列。我试图用代码通过ggplot绘制序列：ggplot（timeseries，aes（x=date，y=price））+geom_-line（col=“indianred”，size=1） 我想问：如何将每一天都包含在x轴中？我在x轴上只呆了三天 如果日期间隔为1天，您可以使用下面的缩放x\u日期（date\u breaks=“1天”）来包括每天。（您也可以根据需要尝试字符串，如“2天”或“1周”。） lol查看函数scale\u x\u continuo

我有一个问题，我正在努力寻找解决方案或方法来解决它 我有一些例句，例如 model_sentences = data.frame("model_id" = c("model_id_1", "model_id_2"), "model_text" = c("Company x had 3000 employees in 2016.",

样本数据 set.seed(123) df <- data.frame(loc.id = rep(1:1000, each = 35), year = rep(1980:2014,times = 1000),month.id = sample(c(1:4,8:10,12),35*1000,replace = T)) 要计算月份的发生百分比，请执行以下操作： table(month.vec$month.id)/length(month.vec$month.id) * 100 1 2

我一直在尝试规范化一堆地址。当使用gsub（）时，是否存在行为类似于\\b\\b但可以替换多个单词的不同正则表达式 address <- c("SE Kellogg", "SE Kellogg Court") gsub("\\bSE Kellogg\\b", "SE Kellogg Court", address) #desired output: "SE Kellogg Court" "SE Kellogg Court" # actual output "SE Kellogg Cou

我有以下数据框： Date <- c("04.06.2013","05.06.2013","06.06.2013","07.06.2013","08.06.2013","09.06.2013") discharge <- c("1000","2000","1100","3000","1700","1600") concentration_1 <- c("25","20","11","6.4","17","16") concentration_2 <- c("1.4"

我正在尝试创建一个自定义函数，该函数允许我使用标准化包将混合效果标准化应用于大型dplyr数据帧 尽管尝试了各种形式的quosure（使用），我还是没有成功地将函数参数解析到标准化函数中，惰性评估和使用do.call 我已经查看了这些线程（，）中的信息，并尝试实现它们 # example_df df <- data.frame( subject = rep( c("01", "02", "03", "04", "05"), 1, each = 5), time = rep(1:5, 5)

我对一些包含制表符分隔数据的数据集有一点问题，但不幸的是，原始数据中存在一些错误，导致读取R时出现问题 为了更好地理解，数据集如下所示： Col1 Col2 Col3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 7 8 9部分应在一行中，但被错误地分成两行（在原始数据中）。是否有机会在读入时更正此问题，而不是手动更改此问题？由于数据集大约有4百万个观测值，手动校正需要花费大量时间…尝试以下示例： # read the file line by line: x <- r

我想创建一个循环来重复数据集列表中的代码行。 每个数据集看起来像： gwas_1 ID p 1 0.0000005 2 0.0123474 ... gwas_2 ID p 1 0.0000055 2 0.5854587 ... 所以我想创建一个新列，并在每个数据集中检查新列中的频率 data=gwas_1 data$p_threshold <- ifelse(data$p<0.001

我有一个值向量： values = c(22, 42, 243) 我在数据帧中有一个变量： df$variable = 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3 如何在数据帧中的新变量中将值向量中的每个值重复n次，以获得以下结果： df$new_variable = 22, 22, 22, 22, 42, 42, 42, 42, 243, 243, 243, 243 您可以使用rle和inverse.rle r <- rle(var

我想从标准正态分布生成1000个大小为25的样本，计算每个样本的方差，并创建一个直方图。我有以下资料： samples = replicate(1000, rnorm(25,0,1), simplify=FALSE) hist(sapply(samples, var)) 然后我想从这1000个样本中随机选择一个样本，并从该样本中提取1000个引导。然后计算每个变量的方差并绘制直方图。到目前为止，我已经： sub.sample = sample(samples, 1) 这就是我被卡住的地方，我

我试图计算两个变量的平均值，并将其作为一个新变量输出。例如： data$Average <- (data$Visit1 + data$Visit2) / 2 data$Average这里是编辑问题的另一个选项，使用dplyr:：case_过滤可能性： library(dplyr) data$Average <- case_when(!is.na(data$Visit1) & !is.na(data$Visit2) ~

我有以下几点 library(raster) r <- raster(ncol=2421, nrow=5005) r: class : RasterLayer dimensions : 2421, 5005, 12117105 (nrow, ncol, ncell) resolution : 1, 1 (x, y) extent : 501121, 506126, 2809088, 2811509 (xmin, xmax,

考虑 库（dplyr） 分配% 突变（lhs={{rhs}}） } a=数据帧（b=1，c=2） 分配（a、b） 将产生： b c lhs 1 1 2 1 我可以做assign_-rhs（a，c）以及lhs到c而不是b 如何使lhs也能接受{{{}}提供的NSE{{{}}治疗 我试过了 库（dplyr） 分配左/右% 突变（{lhs}}={{rhs}}） } a=数据帧（b=1，c=2） 分配左、右、右（左、b） 但是我在定义函数时出错了 Error: unexpected '='

我想在r中添加一列，以计算同一列中每个相等字符的分数差（例如：名称） 我尝试使用dplyr中的groupby函数对数据进行分组，但没有成功 像这样的 library(dplyr) df %>% group_by(name) %>% mutate(score_diff = c(0, diff(score))) ## A tibble: 6 x 3 ## Groups: name [4] # name score score_diff # <fct>

我已导入包含多个工作表的excel文件。这是一种列表格式 names(mysheets) #[1] "test_sheet1" "test_sheet2" 测试表1和测试表2的矩阵不同 我必须把每个工作表作为单独的数据框 如果手动执行，代码将如下所示： s_1 <- data.frame(mysheets[1]) s_2 <- data.frame(mysheets[2]) s_1您可以使用mget获取对象，然后将其更改为data.frame list_df <- lapp

我正在寻找一种方法，在选定的列上执行操作，然后再次继续处理所有列。我也希望保持栏目的顺序。不再需要原始选定列 如果有帮助的话，我的数据有row.names 图书馆弹琴 数据虹膜 iris2% 选择容器种类%>% 比例%>% 取消选择？？ 关于这个有什么想法吗？我找不到像unselect或deselect这样的函数，但我想我遗漏了一些明显的东西？这看起来是dplyr:：mutate_at或dplyr:：mutate_if的完美用例。在以下两种情况下 比例函数仅应用于所需的列 列顺序将保留 保留所有

假设R中有以下列表： list_test <- list(c(2,4,5, 6), c(1,2,3), c(7,8)) 我试图用tidyverse找到一个解决方案，但要么丢失了列表的索引/名称，要么向量长度不相等。您可以给列表命名，然后在base R中使用堆栈 names(list_test) <- seq_along(list_test) stack(list_test) # values ind #1 2 1 #2 4 1 #3 5

我有一个向量，里面有48个数字，我需要从这个向量中随机选择26个数字，不需要替换，然后将它们存储在一个向量中。我还需要将剩下的22个数字存储在一个单独的向量中。我知道如何在不替换的情况下随机选择26个数字并存储它们，但我很难找到剩下的22个数字。 谢谢您的帮助。您可以使用%中的语法如下： numbers1 <- sample(x, 26, replacement = false) numbers2 <- x[!which(x %in% numbers1)] numbers1这里有一

在使用“rstanarm”对回归模型尝试贝叶斯方法时，不允许重复特定于组的术语。有什么解决办法吗 Formula=“睡眠时间~1+工作时间+（1+工作时间|工作类）+任期+（1+任期|工作类）” bayesian=stan\u lmer（公式，数据=data\u模型） 检查报告（组）中的错误： rstanarm不允许使用重复的组特定术语的公式。 在这种情况下，JobClass被多次用作分组因子 （截取）包含多次。 考虑使用公式中的“或”或“1”来防止这种情况发生。 < /P> < P>由 考虑在

我有一个带有图例的情节，图例周围有一个矩形，但矩形与图例内部的东西有一点重叠。有什么办法可以把盒子的尺寸增加一点吗 这可能会起作用： ggplot(data = data2) + scale_y_reverse(limits = c(1000, 0)) + scale_x_continuous(limits = c(0, 200)) + geom_point(aes(y = Depth, x = C_flux_umol, fill = SampleType, shape = Trap

这里的问题是：现在我提取所有的值，这个解重复了问题的代码，但是 unnestcols=csum后立即停止管道； 创建一个simOR，就像继续管道和simAll一样，但这次不过滤p值。 首先是问题的代码。注意，如果加载了包tidyverse，则无需加载包dplyr。 我还设置了RNG种子，以使结果可重复 library(tidyverse) library(broom) library(dplyr) # create a tibble with an id column for each simu

我目前正在阅读“用R进行实际编程”，并被要求“处理”一副牌：处理（deal）。我收到一个错误，说找不到函数“deal”。我使用的是RStudio 1.2.5042。您需要编写一个函数来处理手牌，也许还需要编写一个函数来洗牌。首先，创建甲板 deck <- setNames(merge( data.frame(c(2:10,"J","Q","K","A"), 1:13), c('spades','hearts','clubs','diamonds'))

我有这个数据集，并且我根据ks绘制F_1。我需要找到具有最大F_1值的ks的值 set.seed(1) library(caret) library(dplyr) library(modelr) data("heights") ks <- seq(1, 101, 3) F_1 <- sapply(ks, function(k){ test_index <- createDataPartition(heights$sex, times = 1, p =

我的任务是从期刊文章的标题中提取特定的单词（物种名称的第一个单词）。以下是我的数据集的可复制版本： df <- data.frame(article_title = c("I like chickens and how to find chickens", "A Horse hootio is going to the rainbow", "A Cat ca

我有一个数据集，我想在某个列值出现后删除这些行 数据集的一个示例： a<-data.frame(Account=c('A','A','A','A','A','A','A','A','A'), ProcessDate=seq(as.Date('2020-01-01'),as.Date('2020-09-01'),by='month'), Payment=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9), Column

我有一个数据集，包含两个变量：学习时间和成绩。我想从这个数据集中抽取大约100个样本，每个样本20个，并显示100条回归线以及原始回归线。有什么建议吗 库（ggplot2） #>警告：包“ggplot2”是在R版本3.6.3下生成的 等级=读取.csv（“https://www.dropbox.com/s/me6wiww943hzddj/grades.csv?dl=1") qplot（小时、等级、数据=等级、geom=“点”）+geom_平滑（方法=lm） #>`geom_smooth（）`使用

我知道这有几个话题。但是没有一个对我有用。我真的试过了。 所以，我有这个文件： Group Weight Size A 4 1.7 A 5 1.8 A 6 1.9 B 7 1.75 B 4 1.73 B 4 1.77 C 5 1.5 C 6 2.3 C 7 1.7 我想做关于体重和体型的描述性统计。所以我用了这个代码： library(dplyr) desc_group <- data.frame(ma

我得到了一个数据帧，其中有一个数值和一个5级因子变量 # set seed for reproducibility set.seed(123) df <- tibble(group = rep(c("a", "b", "c", "d", "e"), each = 20), values = c(rnorm(20, 0, 1), rnorm(20, 1, 1), rn

我有一个dfs列表： lst<-list(`101-01-101` = structure(list(SubjectID = "101-01-101", BRTHDTC = "1953-07-07", SEX = "Female"), row.names = c(NA, -1L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"