标签: subset

我需要获取数组的所有可能子集.

说我有这个:

[1, 2, 3]

我怎么得到这个？

[], [1], [2], [1, 2], [2, 3], [1, 3], [1, 2, 3]

我对所有子集感兴趣.有关特定长度的子集,请参阅以下问题:

• 大小为n的子集找到:1,2
• 查找大小> 1:1的子集

我有一个data.table逻辑列.为什么逻辑列的名称不能直接用于i参数？查看示例.

dt <- data.table(x = c(T, T, F, T), y = 1:4)

# Works
dt[dt$x]
dt[!dt$x]

# Works
dt[x == T]
dt[x == F]

# Does not work
dt[x]
dt[!x]

我在子阵列,子序列和子集之间有点困惑

如果我有 {1,2,3,4}

然后

子序列可以是{1,2,4}OR {2,4}等.所以基本上我可以省略一些元素但保持顺序.

子阵列(比如3号子阵)

{1,2,3}
{2,3,4} 

那么子集是什么？

我对这3个人感到有点困惑.

假设我有一个data.table,我想选择变量x的值为b的所有行.这很容易

library(data.table)
DT <- data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9)
setkey(DT,x)               # set a 1-column key
DT["b"]

顺便说一句,似乎必须设置一个键,如果键没有设置为x,那么这不起作用.顺便说一句,如果我将两列设为键,会发生什么？

无论如何,继续前进,让我说我想选择变量x是a或b的所有行

DT["b"|"a"]

不起作用

但以下工作

DT[x=="a"|x=="b"]

但是,它使用矢量扫描数据帧.它不使用二进制搜索.我想对于较小的数据集来说无关紧要.

这是我应该做的还是我对data.table语法一无所知？

还有一件事.是否有任何更复杂的布尔多变量选择(或子集)过程的例子与data.table？

我知道我总是可以恢复使用subset()函数,因为如果必须,data.table将表现为data.frame.

我在data.table中有一个大型数据集,我想按日期范围进行分组.我的数据集如下所示:

testset <- data.table(date=as.Date(c("2013-07-02","2013-08-03","2013-09-04",
                                     "2013-10-05","2013-11-06")), 
                      yr = c(2013,2013,2013,2013,2013), 
                      mo = c(07,08,09,10,11),
                      da = c(02,03,04,05,06), 
                      plant = LETTERS[1:5], 
                      product = as.factor(letters[26:22]), 
                      rating = runif(25))

我希望能够直接从选择的日期范围as.Date列不使用yr,mo或da列.目前,我正在进行mo分组,有时非常笨重,尤其是在多年转换的时候.一种更优雅的方法可以让我的生活变得更加轻松.

提前致谢!

我有一个数据帧df有一个ID列例如A,B等.我还有一个包含某些ID的向量:

L <- c("A", "B", "E")

如何过滤数据框以仅获取向量中存在的ID？我会单独使用

subset(df, ID == "A")

但是如何过滤整个矢量？

subset如果我不知道要测试的列的名称,我想知道如何使用该函数.场景是这样的:我有一个Shiny应用程序,用户可以选择一个变量来过滤(子集)数据表.我从webapp接收列名作为输入,我想根据该列的值进行子集,如下所示:

subset(myData, THECOLUMN == someValue)

除非双方THECOLUMN和someValue变数.是否有将所需列名称作为字符串传递的语法？

似乎想要一个作为列名的裸字,而不是一个包含列名的变量.

例如,我想根据名称的子集选择行

如果我有以下数据:

data <- structure(c(91, 92, 108, 104, 87, 91, 91, 97, 81, 98), 
.Names = c("fee-", "fi", "fo-", "fum-", "foo-", "foo1234-", "123foo-", 
"fum-", "fum-", "fum-"))

如何选择匹配'foo'的行？

使用grep()不起作用:

 grep('foo', data)

收益:

integer(0)

我究竟做错了什么？或者,还有更好的方法？

谢谢!

我有这样的数据,其中一些"名称"出现超过3次:

df <- data.frame(name = c("a", "a", "a", "b", "b", "c", "c", "c", "c"), x = 1:9)

  name x
1    a 1
2    a 2
3    a 3
4    b 4
5    b 5
6    c 6
7    c 7
8    c 8
9    c 9

我希望根据"name"变量的每个级别内的行数(观察值)对数据进行子集化(过滤).如果某个级别的"名称"出现超过3次,我想删除属于该级别的所有行.

我写了这段代码,但无法让它工作.

  name x
1    a 1
2    a 2
3    a 3
4    b 4
5    b 5

我一直在玩data.table,我遇到了一个区别,我不确定我是否理解.给定以下数据集:

library(data.table)

set.seed(400)
DT <- data.table(x = sample(LETTERS[1:5], 20, TRUE), key = "x"); DT

你可以向我解释以下表达方式之间的区别吗？

1) DT[J("E"), .I]

2) DT[ , .I[x == "E"] ]

3) DT[x == "E", .I]