小编Ben*_*ker的帖子

           Date  Open  High   Low Close     Volume
1    02/01/2007 32,92 34,53 32,58 34,53   28863,00
2    03/01/2007 35,25 36,44 34,60 36,44  173949,00
3    04/01/2007 35,88 36,38 35,15 36,25   88676,00
4    05/01/2007 36,80 37,23 35,82 36,90   38778,00
5    08/01/2007 37,04 37,50 35,68 36,97   51075,00
6    09/01/2007 37,23 39,54 37,23 39,54  282032,00
7    10/01/2007 39,18 39,54 38,88 39,05  438456,00
8    11/01/2007 39,05 39,87 37,70 39,54   76578,00
9    12/01/2007 40,07 42,08 39,54 41,71  362448,00
10   15/01/2007 41,52 46,13 41,52 45,01  324165,00

我想转换Date上面的类factor …

我有以下代表生存函数的数据。

# A tibble: 53 x 2
   month survival
   <int>    <dbl>
 1     0    1.00 
 2     1    1.00 
 3     2    1.00 
 4     3    1.00 
 5     4    1.00 
 6     5    1.00 
 7     6    0.999
 8     7    0.998
 9     8    0.997
10     9    0.993
11    10    0.984
12    11    0.976
13    12    0.973
14    13    0.971
15    14    0.969
16    15    0.969
17    16    0.969
18    17    0.969
19    18    0.968
20    19    0.968
21    20    0.968
22    21    0.968
23    22    0.968 …

我有以下时间序列数据.它有60个数据点如下所示.请参阅下面这个数据的简单图表.我用R来绘制这个.我认为如果我在图中的点上绘制移动平均曲线,那么我们可以更好地理解数据中的模式.我不知道如何在R中做到这一点.有人可以帮助我做到这一点.此外,我不确定这是否是识别模式的好方法.如果有更好的方法,也请建议我.谢谢.

x <- c(18,21,18,14,8,14,10,14,14,12,12,14,10,10,12,6,10,8,
       14,10,10,6,6,4,6,2,8,6,2,6,4,4,2,8,6,6,8,12,8,8,6,6,2,2,4,
       4,4,8,14,8,6,6,2,6,6,4,4,8,6,6)

我不知道怎么做,因为我是R的新手,代码似乎令人困惑.我在网站上看到了以下代码,并试图将它们应用到我自己的工作中.

#Load the data
df <- read.table(file = "~/Desktop/PPS-data.txt", header = T)

#Create the plot and store
plot <- ggtern(data = df, aes(x = Xyp, y = XO, z = XY)) +
           geom_point(aes(fill = Root),
                          size = 4,
                          shape = 21,
                          color = "black") +
           ggtitle("PPS 3-State Model") +
           labs(fill = "Root States") +
           theme_tern_rgbw() +
           theme(legend.position      = c(0,1),
                 legend.justification = c(0, 1))

他们使用的数据文件不可用,所以我无法查看它是如何安排的.

这是我的数据:

GRAVEL  SAND    MUD
0.95    93.55   5.49
8.06    44.38   47.55
1.76    79.35   18.89
10.11   87.37   2.53 …

连接命令以生成列表:

line <- cat("list(\"iris\" = iris, \"cars\" = mtcars)")

eval(parse(text = line))

似乎要回归？