我有一些列要从数据框中删除.我知道我们可以使用以下内容单独删除它们:
df$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点.
另外,我知道我可以使用整数索引来删除列,如下所示:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心我的变量的相对位置可能会改变.
考虑到R的强大程度,我认为可能有一种更好的方法,就是逐一删除每一列.
我有一个嵌套的数据列表.它的长度是132,每个项目都是长度为20的列表.是否有一种快速方法将此结构转换为具有132行和20列数据的数据框？
以下是一些要使用的示例数据:
l <- replicate(
132,
list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
是否可以对两个没有相同列的数据帧进行行绑定？我希望保留绑定后不匹配的列.
是否可以使用Python合并单独的PDF文件？
假设是这样,我需要进一步扩展它.我希望循环遍历目录中的文件夹并重复此过程.
我可能会推动我的运气,但是可以排除PDF中包含的页面(我的报告生成总是创建一个额外的空白页面).
我对R来说相当新,但越多使用它,我就越发现它对SAS或SPSS的影响有多大.正如我所看到的,其中一个主要好处是能够从网络获取和分析数据.我想这是可能的(甚至可能是直截了当的),但我希望解析网上公开的JSON数据.我不是一个程序员,所以你能提供的任何帮助和指导将不胜感激.即使你给我一个基本的工作示例,我也许可以解决它.
在R中构建模型时,如何保存模型规范,以便可以在新数据上重复使用？假设我对历史数据进行了逻辑回归,但直到下个月才会有新的观察结果.什么是最好的方法？
我考虑过的事情:
简单地说,我试图了解当您需要在新会话中使用模型时所执行的操作.
提前致谢.
What is the quickest/best way to change a large number of columns to numeric from factor?
I used the following code but it appears to have re-ordered my data.
> head(stats[,1:2])
rk team
1 1 Washington Capitals*
2 2 San Jose Sharks*
3 3 Chicago Blackhawks*
4 4 Phoenix Coyotes*
5 5 New Jersey Devils*
6 6 Vancouver Canucks*
for(i in c(1,3:ncol(stats))) {
stats[,i] <- as.numeric(stats[,i])
}
> head(stats[,1:2])
rk team
1 2 Washington Capitals*
2 13 San Jose Sharks* …我在数据框中有一个变量,其中一个字段通常有7-8个值.我想在数据框中的一个新变量中将它们拼写为3或4个新类别.什么是最好的方法？
如果我在类似SQL的工具中但是不确定如何在R中攻击它,我将使用CASE语句.
您将提供的任何帮助将不胜感激!
我在R版本2.13上,并希望更新到更新版本,以便使用一些依赖于R> = 2.14的软件包.
我行我的sources.list文件中所描述这里.然后我导航到终端并键入:
sudo apt-get update
尝试更新离我最近的CRAN镜像上的R时出现以下错误:
阅读包裹清单......完成
W:GPG错误:http://lib.stat.cmu.edu oneiric/Release:由于公钥不可用,无法验证以下签名:NO_PUBKEY 51716619E084DAB9
知道如何调试此错误吗？
我?unzip过去用过来使用R来获取压缩文件的内容.这次,我很难从.gz文件中提取文件,可以在这里找到.
我已经尝试过?gzfile,?gzcon但却无法让它发挥作用.我们将非常感谢您提供的任何帮助.