相关疑难解决方法(0)

我有一个阵列

a <- c(1,1,1,1,1,2,3,4,5,5,5,5,5,6,7,7,7,7)

我想用一些命令告诉我哪个是数组中最常用的数字？

有一个简单的命令吗？

我需要找出每个模式(行的模式,而不是列)获得的值,它在我的数据行中出现的次数.

这是我的数据

> head(TiposMotivA)
  Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21
1  5  4  4  4  6  6  7  6  4   6   6   6   4   4   4   4   6   7   4   4   6
2  5  4  4  5  5  5  5  5  5   5   7   5   4   3   1   6   6   5   6   7   7
3  4  5  4  4  5  4  5  4  5   4 …

我想比较来自两个不同索赔付款人的CPT代码的费用.两者都有标准和非标准价格的供应商.我使用dplyr和modeest::mlv,但它不工作了如预期.下面是一些样本数据;

source CPTCode ParNonPar Key         net_paid  PaidFreq seq
ABC   100       Y      ABC100Y  -341.00     6   1
ABC   100       Y      ABC100Y     0.00     2   2
ABC   100       Y      ABC100Y   341.00     6   3
XYZ   103       Y      XYZ103Y   740.28     1   1
XYZ   104       N      XYZ104N     0.00     2   1
XYZ   104       N      XYZ104N   401.82     1   2
XYZ   104       N      XYZ104N   726.18     1   3
XYZ   104       N      XYZ104N   893.00     1   4
XYZ   104       N      XYZ104N   928.20     2   5
XYZ   104       N      XYZ104N   940.00 …

我需要添加一个平均线和模式的值,例如这种情节:

我用这个来计算垃圾箱的数量:

bw <- diff(range(cars$lenght)) / (2 * IQR(cars$lenght) / length(cars$lenght)^(1/3))

情节:

ggplot(data=cars, aes(cars$lenght)) + 
  geom_histogram(aes(y =..density..), 
                 col="red",
                 binwidth = bw,
                 fill="green", 
                 alpha=1) + 
  geom_density(col=4) + 
  labs(title='Lenght Plot', x='Lenght', y='Times')

cars$lenght

168.8 168.8 171.2 176.6 176.6 177.3 192.7 192.7 192.7 178.2 176.8 176.8 176.8 176.8 189.0 189.0 193.8 197.0 141.1 155.9 158.8 157.3 157.3 157.3 157.3 157.3 157.3 157.3 174.6 173.2

提前致谢.

我试图通过小组找到最频繁的价值.在以下示例数据框中:

df<-data.frame(a=c(1,1,1,1,2,2,2,3,3),b=c(2,2,1,2,3,3,1,1,2))  
> df  
  a b  
1 1 2  
2 1 2  
3 1 1  
4 1 2  
5 2 3  
6 2 3  
7 2 1  
8 3 1  
9 3 2  

我想添加一个列'c',当其值按'a'分组时,'b'中出现的值最多.我想要以下输出:

> df  
  a b c  
1 1 2 2    
2 1 2 2    
3 1 1 2    
4 1 2 2    
5 2 3 3    
6 2 3 3    
7 2 1 3    
8 3 1 1   
9 3 2 1    

我尝试使用table和tapply,但没有把它弄好.有没有快速的方法来做到这一点？
谢谢!

不像rowMeans()和rowMedians(),这给我们计算出的数字,mode(x)给出了数据的存储模式.

我的问题 - 对于以下数据框,我该如何计算row wise模式？

数据:

    Item       A    B   C
    Book001    56   32  56
    Book002    95   95  20
    Book003    50   89  50
    Book004    6    65  40

我正在阅读我的工作表:

wk= loadWorkbook (".....xls")
df = readWorksheet (wk, Sheet="Sheet1", header=TRUE)

我有一个data.table res数据如下:

            V1 V2 V3 V4
  1:     Day_1  4  4  4
  2:     Day_2  1  1  2
  3:     Day_3  4  5  4
  4:     Day_4  3  4  4
  5:     Day_5  3  2  3

我需要从列V2,V3和V4中选择最常用的值.也就是说,我需要选择结果如下:

Day_1 4
Day_2 1
Day_3 4
Day_4 4
Day_5 3

我不期待任何关系,因为总会有奇数列.有可能操纵data.table这样做吗？或者我应该修改一些其他数据类型？

谢谢 - V

例如，我有一个数据集

Data <- data.frame(
  groupname = as.factor(sample(c("a", "b", "c"), 10, replace = TRUE)),
  someuser = sample(c("x", "y", "z"), 10, replace = TRUE))


   groupname someuser
1          a        x
2          b        y
3          a        x
4          a        y
5          c        z
6          b        x
7          b        x
8          c        x
9          c        y
10         c        x

如何汇总数据，以便获得：

groupname someuser
a         x
b         x
c         x

这是每个组名最常见的值。

PS：根据我的设置，我只能使用2个包-plyr和lubridate

在R中的向量中,如果我有数据喜欢:

1 1 2 1 1 3 3 1 1

在这种情况下,1是多数.

当然,我可以循环遍历列表并手动计数,但是在R中有更好的方法来查找向量中的主要值吗？

我可以使用table()函数获取分类变量的水平和频率。但是我需要在稍后将最频繁的级别输入到计算中。我怎样才能做到这一点？

例如，我想从分类变量 a 中获取“191”。

> table(a)
a
  19   71   98  139  146  185  191 
 305   75  179  744    1 1980 6760

有一个 data.frame 变量“时间”有重复的值

> data.old
             Time  Count  Direction
1    100000630955     95          1
2    100000637570      5          0
3    100001330144      7          1
4    100001330144     33          1
5    100001331413     39          0
6    100001331413     43          0
7    100001334038      1          1
8    100001357594     50          0

您必须保留所有值不得重复。并将变量“Count”的值与重复值相加，即

> data.new
             Time  Count  Direction
1    100000630955     95          1
2    100000637570      5          0
3    100001330144     40          1
4    100001331413     82          0
5    100001334038      1          1
6    100001357594     50          1

在命令的帮助下我可以找到这些唯一值

> data.old$Time[!duplicated(data.old$Time)]
   [1] 100000630955 100000637570 100001330144 100001331413 100001334038 100001357594 …