我想我正在寻找rbind.fill(在Hadley的plyr包装中)的类比cbind.我看了,但没有cbind.fill.
我想做的是以下内容:
#set these just for this example
one_option <- TRUE
diff_option <- TRUE
return_df <- data.frame()
if (one_option) {
#do a bunch of calculations, produce a data.frame, for simplicity the following small_df
small_df <- data.frame(a=1, b=2)
return_df <- cbind(return_df,small_df)
}
if (diff_option) {
#do a bunch of calculations, produce a data.frame, for simplicity the following small2_df
small2_df <- data.frame(l="hi there", m=44)
return_df <- cbind(return_df,small2_df)
}
return_df
可以理解,这会产生错误:
Error in data.frame(..., check.names …假设我有两个数据帧:
import pandas
....
....
test1 = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5])
....
....
test2 = pandas.DataFrame([4,2,1,3,7])
....
我试过test1.append(test2)但它相当于R的rbind.
如何将两者组合成一个类似于cbindR中函数的数据帧的两列？
的调度机制R的功能rbind()和cbind()是非标准.当其中一个论点是a时,我探索了写作rbind.myclass()或cbind.myclass()函数的一些可能性data.frame,但到目前为止我还没有一个令人满意的方法.这篇文章集中于rbind,但同样适用cbind.
让我们创建一个rbind.myclass()函数,只需在调用时回显.
rbind.myclass <- function(...) "hello from rbind.myclass"
我们创建了一个类的对象,myclass以下调用rbind所有正确的调度rbind.myclass()
a <- "abc"
class(a) <- "myclass"
rbind(a, a)
rbind(a, "d")
rbind(a, 1)
rbind(a, list())
rbind(a, matrix())
但是,当其中一个参数(这不一定是第一个)时,rbind()将调用base::rbind.data.frame():
rbind(a, data.frame())
这种行为有点令人惊讶,但它实际上已在文档中
dispatch记录rbind().给出的建议是:
如果要将其他对象与数据帧组合在一起,可能需要先将它们强制转换为数据帧.
实际上,这个建议可能难以实施.转换为数据框可能会删除基本类信息.此外,在发出命令之后,可能不知道该建议的用户可能会遇到错误或意外结果rbind(a, x).
第一种可能性是警告用户在数据帧rbind(a, x)时不应该进行呼叫x.相反,包的用户mypackage应该显式调用隐藏函数:
mypackage:::rbind.myclass(a, x)
这可以完成,但用户必须记住在需要时进行显式调用.调用隐藏函数是最后的手段,不应该是常规策略. …
如果我错过了这么简单的问题的答案,请原谅我.
我想用来cbind()绑定两列.其中一个是长度较短的单个条目.
我可以NA为缺失值提供R 吗？
文档讨论了一个deparse.level论点,但这似乎不是我的解决方案.
此外,如果我可能如此大胆,是否还有一种快速的方法来将较短的列添加到NA's？
我想在R中计算一个等式.我不想使用该函数,sum因为它返回1个值.我想要完整的值向量.
x = 1:10
y = c(21:29,NA)
x+y
[1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 NA
x = 1:10
y = c(21:30)
x+y
[1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40
我不想要:
sum(x,y, na.rm = TRUE)
[1] 280
哪个不返回矢量.
这是一个玩具示例,但我有一个更复杂的等式,使用长度为84647个元素的多个向量.
这是我的另一个例子:
x = 1:10
y = c(21:29,NA)
z = 11:20
a = c(NA,NA,NA,30:36)
5 +2*(x+y-50)/(x+y+z+a)
[1] NA NA NA 4.388889 4.473684 4.550000 4.619048 4.681818 4.739130 NA
我有两个名为h和的列表g.它们每个包含244个数据帧,它们如下所示:
h[[1]]
year avg hr sal
1 2010 0.300 31 2000
2 2011 0.290 30 4000
3 2012 0.275 14 600
4 2013 0.280 24 800
5 2014 0.295 18 1000
6 2015 0.330 26 7000
7 2016 0.315 40 9000
g[[1]]
year pos fld
1 2010 A 0.990
2 2011 B 0.995
3 2013 C 0.970
4 2014 B 0.980
5 2015 D 0.990
我想要cbind这两个数据帧.但是如您所见,它们具有不同的行数.我想组合这些数据帧,以便将具有相同年份的行组合在一行中.我希望空的空间充满NA.我期望的结果如下:
year avg hr sal pos fld …cbind在R中,在重复调用中相对耗时,但它对于各种数据类型也是强大的.我编写的代码比cbind绑定两个矩阵快3倍.但bind_cols在dplyr包装仅仅是100X的速度比cbind.遗憾的是它不能将矩阵作为输入.有人可以使下面的代码更快.另外,如何快速绑定稀疏矩阵？这是我使用的代码:
require( Rcpp )
func <- 'NumericMatrix mmult(NumericMatrix a,NumericMatrix b) {
//the colnumber of first matrix
int acoln=a.ncol();
//the colnumber of second matrix
int bcoln=b.ncol();
//build a new matrix, the dim is a.nrow() and acoln+bcoln
NumericMatrix out(a.nrow(),acoln+bcoln) ;
for (int j = 0; j < acoln + bcoln; j++) {
if (j < acoln) {
out(_,j) = a(_,j);
} else {
//put the context in the second matrix to the new …我想切片列表中的每个n元素,cbind切片,然后rbind切片.
我可以使用下面的代码执行此操作(n = 10个元素,列表长度为30个元素).我'手动'选择列表中的每10个元素,然后选择cbind这10个元素切片.然后我rbind那些cbinded切片.
但是,我认为可以通过l*plyin plyr或者dplyr至少其中一些来实现这一点.对于初学者,我现在不知道如何选择列表中的每个n元素,并且似乎不知道找到这个答案的适当搜索词.
dl <- list(c(2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L), c(1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L,
1L), c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L,
3L), c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L,
1L), c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), c(1L, 3L, 2L, 1L, …我有两个具有不同列数和行数的数据框。我想将它们组合成一个数据框。
> month.saf
Name NCDC Year Month Day HrMn Temp Q
244 AP 99999 2014 2 1 0 12 1
245 AP 99999 2014 2 1 300 12.2 1
246 AP 99999 2014 2 1 600 14.4 1
247 AP 99999 2014 2 1 900 18.6 1
248 AP 99999 2014 2 1 1200 18 1
249 AP 99999 2014 2 1 1500 13.6 1
250 AP 99999 2014 2 1 1800 11.8 1
251 AP 99999 2014 2 1 …我有两个data.frames列表.两个列表具有相同的长度,并且在其相应的列表元素中包含拟合的data.frames.所以场景看起来像这样
dfa = data.frame(a=1:3, b = letters[1:3])
dfb = data.frame(x=runif(3))
a = replicate(3, dfa, simplify = FALSE)
b = replicate(3, dfb, simplify = FALSE)
一个明显的解决方案是
lapply(seq_along(a), function(i) cbind(a[[i]], b[[i]]))
但我想知道他们是否可能是一个更好的解决方案.