小编can*_*ine的帖子

对于R Shiny Web应用程序,运行代码分析的哪些好方法可以显示处理时间最长的Shiny代码部分？

我有一个大而肥胖,复杂的Shiny应用程序,而且我想弄清楚在这个迷宫代码的哪个地方,我正在减慢我的Shiny应用程序.我已经试过Rprof和profr,但没有从他们那里得到太多的了解.

我希望用它ggplot2来成对生成一组堆叠的条形,就像这样:

使用以下示例数据:

df <- expand.grid(name = c("oak","birch","cedar"),
        sample = c("one","two"),
        type = c("sapling","adult","dead"))
df$count <- sample(5:200, size = nrow(df), replace = T)

我希望x轴代表树的名称,每种树种有两个条形:样品一个条形,样品条形一个条形条纹.然后每个条的颜色应由类型确定.

以下代码按类型生成带颜色的堆积条:

ggplot(df, aes(x = name, y = count, fill = type)) + geom_bar(stat = "identity")

以下代码通过示例生成躲避条:

ggplot(df, aes(x = name, y = count, group = sample)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")

但我不能让它躲避其中一个分组(样本)并堆叠其他分组(类型):

ggplot(df, aes(x = name, y = count, fill = type, group = sample)) + geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")

我想从OLS模型中找到样本外预测的标准偏差和置信区间.

此问题类似于模型预测的置信区间,但明确侧重于使用样本外数据.

这个想法是针对一个函数wls_prediction_std(lm, data_to_use_for_prediction=out_of_sample_df),它返回prstd, iv_l, iv_u样本数据帧之外的函数.

例如:

import pandas as pd
import random
import statsmodels.formula.api as smf
from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std

df = pd.DataFrame({"y":[x for x in range(10)],
                   "x1":[(x*5 + random.random() * 2) for x in range(10)],
                    "x2":[(x*2.1 + random.random()) for x in range(10)]})

out_of_sample_df = pd.DataFrame({"x1":[(x*3 + random.random() * 2) for x in range(10)],
                                 "x2":[(x + random.random()) for x in range(10)]})

formula_string = "y ~ x1 + x2"
lm = smf.ols(formula=formula_string, data=df).fit()

# …

我喜欢DataTables （一个 jQuery 插件）的简洁性。

对于 R，RStudio 人员整理了一个简单的包 ( DT )，使您能够用两行创建一个“hello world”数据表：

library(DT)
DT::datatable(iris)

是否有针对 Python 的 DataTables 的简单集成，也不需要设置 HTML 模板等？

或者，因为我真的很喜欢 DataTables 能够快速按列过滤，如下所示，我是否应该使用其他包？

这是一个非常简单的问题,但我再次对data.table语法感到困惑.

如果我有一个表示列名的字符串 - 例如column <- "x"- 如何只返回与该列上的逻辑条件匹配的行？

在a中data.frame,如果我想返回列x等于的表的所有行1,我会写df[df[,column] == 1,].

我如何有效地写一个data.table？

(注意,dt[x == 1]工作正常,但如果使用column表示该列名称的字符串则不行.)

这里的答案很接近但似乎不足以回答这个问题.

这是一个重复的问题,这除了对R,而不是Python的.

我想在列表中标识连续的组(有些人称它们是连续的)整数,其中重复的条目被视为在同一范围内存在.因此:

myfunc(c(2, 3, 4, 4, 5, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 17, 20))

收益:

min  max
2    5
12   17
20   20

虽然任何输出格式都可以.我目前的蛮力,for-loop方法非常慢.

(如果我能轻易地重新解释Python的答案并且我是愚蠢的,那道歉!)

假设我有一个无法改变的功能,例如:

add.these <- function(x,y,z) {
  x + y + z
}

我想将所有三个参数作为单个对象传递.如何将此单个对象传递给函数,以便将它们作为单独的输入进行评估？

理想的结果是类似的args <- list(x,y,z),并add.these(args)返回结果.

这是一个简单的问题,一直困扰着我,但我愚蠢地无法弄明白.实际的用例是函数根据所需的输出具有可变数量的参数,我希望将它们作为列表或其他内容传递.

我正在尝试使用不丢失的值返回向量中的最新行。例如，给定

x <- c(1,2,NA,NA,3,NA,4)

然后，函数（x）将输出类似以下的列表：

c(1,2,2,2,3,3,4)

非常简单的问题，但是在多个列上使用循环或蛮力运行它会永远花费。