我使用该rbindlist()函数尝试合并两个融化的数据帧(means_melt和means_melt_50).我想知道它为什么会出现数据中断？我是否可以使用整个列表,因为我最终打算创建两个图表,每个图表有5组数据(按变量分组),并使用facet_grid().我希望这两个图表基于"准确度"分开.

> compiled_means <- list(means_melt, means_melt_50)
> rbindlist(compiled_means, use.names = TRUE, fill=FALSE, idcol = NULL)
             Divisions Accuracy variable value
   1:         1        0        mean20    16
   2:         2        0        mean20    20
   3:         3        0        mean20    21
   4:         4        0        mean20    17
   5:         5        0        mean20    20
   ---                                  
  196:        16       50       mean_2     2
  197:        17       50       mean_2     2
  198:        18       50       mean_2     2
  199:        19       50       mean_2     4
  200:        20       50       mean_2     3

如果有人能够更有效地格式化数据,以便将其放入我想要的图表中,我很高兴听到建议.我不确定我正在服用的路线是否有效或啰嗦......

我有问题geom_bar在刻面时保持ggplot 图中的原始顺序.找到了一些在线帮助,但是当我试图解决时,它们没有用.

码:

df <- as.data.frame(cbind(x =rep(c("N-on", "N-off", "R-on", "R-off"),2),
            y = c(13,6,7,11,20,16,17,19), z = c(rep("A", 4), rep("B", 4))))
ggplot(data=df, aes(x=x, y=y)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  facet_wrap(~ z, ncol =1) +
  coord_flip()

输出:

预期输出:垂直轴上的标签将按原始顺序排列,例如, "N-on", "N-off", "R-on", "R-off".

我知道这个问题非常基础，但是我在添加额外的行以显示该行的摘要时遇到了麻烦。

假设我正在使用以下代码创建一个data.frame：

name <- c("James","Kyle","Chris","Mike")
nationality <- c("American","British","American","Japanese")
income <- c(5000,4000,4500,3000)
x <- data.frame(name,nationality,income)

上面的代码创建下面的data.frame：

  name nationality income
1 James    American  5000
2  Kyle     British  4000
3 Chris    American  4500
4  Mike    Japanese  3000

我想做的是添加第5行，其中包含：name =“ total”，国籍=“ NA”，age =所有行的总数。我想要的输出如下所示：

  name nationality  income
1 James    American  5000
2 Kyle     British   4000
3 Chris    American  4500
4 Mike    Japanese   3000
5 Total      NA      16500

在实际情况下，我的data.frame具有一千多行，因此我需要一种有效的方法来添加总行。

可以请教一下吗？非常感谢你！

题

1. R中的数据框是否是列的列表（据我所知，列表是对象的序列）？
2. 在R中将数据帧做成面向列（而非行）结构的设计决定是什么？
3. 任何对相关设计文档或数据结构设计文章的引用都将受到赞赏。

我只是习惯将行作为一个单位/记录，并且想知道为什么它是面向列的。或者，如果我误解了一点，请提出。

背景

我以为数据帧是一系列的行，例如（臭氧，Solar.R，风，温度，月，日）。

> c ## data frame created from read.csv()
  Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1    41     190  7.4   67     5   1
2    36     118  8.0   72     5   2
3    12     149 12.6   74     5   3
4    18     313 11.5   62     5   4
7    23     299  8.6   65     5   7
8    19      99 13.8   59     5   8

> typeof(c)
[1] "list"

但是，当对c应用lapply（）以显示每个列表元素时，它是一列。

> lapply(c, function(arg){ return(arg) })
$Ozone
[1] 41 36 12 18 23 …

我有一个data.table,如下所示:

    ID      Date        Team    MonthFactor
1   2512    2015-04-24  Purple  2015-04
2   2512    2015-04-25  Purple  2015-04
3   2512    2015-04-26  Purple  2015-04
4   2512    2015-04-27  Purple  2015-04

我想获得双方分组的行数Team和MonthFactor,包括当有没有从给定月份行,也就是说,如果紫队曾在五月中没有任何条目,但黄没有,汇总表将如下所示:

    Team    MonthFactor N
1   Purple  2015-04     10
2   Purple  2015-05     0
3   Yellow  2015-04     5
4   Yellow  2015-05     7

如果我不需要"空"组,那么这样做是微不足道的,但是当我可能没有包含给定monthFactor的行时,我无法理解如何指定需要评估的组.

我写了以下代码来更改日期格式:

m <- as.Date("30-sep-15","%d-%b-%y")
l <- format(m,"%Y%m%d")

结果:

l is 20150930

现在,当我检查结果对象的类时,即l

class(l)
"character"

类和模式更改为字符.我们可以保留此对象的Date类,而且还表现在以下格式此对象:20150930??

SampleTable:

ID      Score1      Score2
1       100         88
1       96          94
1       94          95
2       100         100
2       98          94
3       77          88

所以我希望返回值为2,因为有2个唯一的人有一个Score1> Score2的实例.

为了再现性:

df = data.frame( ID=c(1,1,1,2,2,3), Score1=c(100,96,94,100,98,77), Score2=c(88,94,95,100,94,88) )
ID Score1 S

我刚在想

length( unique( which( df$Score1 > df$Score2 ) ) )

然而,返回3,显然是因为它没有考虑寻找df$ID唯一的,只是唯一出现的数量.我如何解释想要独特的唯一数量df$ID？

根据 UDACITY 中的 android 应用程序开发免费课程，我一直在 Android Studio 中练习。无论哪里有 R.menu 或 R. 东西，它都无法解决

package com.example.android.courtcounter;

import android.os.Bundle;
import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
import android.view.Menu;
import android.view.MenuItem;
import android.widget.TextView;
import android.R;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);
}

@Override
public boolean onCreateOptionsMenu(Menu menu) {
    // Inflate the menu; this adds items to the action bar if it is present.
    getMenuInflater().inflate(R.menu.menu_main, menu);
    return true;
}

@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
    // Handle action bar item clicks here. …

我想根据列元素列表更改行顺序.以下是此类列表的示例:

scenChoice <- c("X2010", "SSP2-NoCC-REF", "SSP1-NoCC-REF", "SSP3-NoCC-REF", "SSP2-GFDL-REF", "SSP2-IPSL-REF", "SSP2-HGEM-REF")

这是我正在使用的数据表的输出:

scenario    region_code value
SSP1-NoCC-REF   lowInc  0.079897553
SSP2-GFDL-REF   lowInc  0.119297969
SSP2-HGEM-REF   lowInc  0.124730614
SSP2-IPSL-REF   lowInc  0.121280208
SSP2-MIROC-REF  lowInc  0.121459249
2010    lowInc  0.316646263
SSP2-NoCC-REF   lowInc  0.115680977
SSP3-NoCC-REF   lowInc  0.167769763
SSP1-NoCC-REF   upMidInc    0.020520457
SSP2-GFDL-REF   upMidInc    0.024871731
SSP2-HGEM-REF   upMidInc    0.026223688
SSP2-IPSL-REF   upMidInc    0.025594828
SSP2-MIROC-REF  upMidInc    0.025523934
2010    upMidInc    0.063808085
SSP2-NoCC-REF   upMidInc    0.023987357
SSP3-NoCC-REF   upMidInc    0.027964746
SSP1-NoCC-REF   highInc 0.014672749
SSP2-GFDL-REF   highInc 0.015258928
SSP2-HGEM-REF   highInc 0.016021142
SSP2-IPSL-REF   highInc 0.015681295
SSP2-MIROC-REF  highInc 0.015602455
2010    highInc 0.020245181 …

我有以下数据帧

one <- c('one',NA,NA,NA,NA,'two',NA,NA)
group1 <- c('A','A','A','A','B','B','B','B')
group2 <- c('C','C','C','D','E','E','F','F')

df = data.frame(one, group1,group2)


> df
   one group1 group2
1  one      A      C
2 <NA>      A      C
3 <NA>      A      C
4 <NA>      A      D
5 <NA>      B      E
6  two      B      E
7 <NA>      B      F
8 <NA>      B      F

我想获得的非缺失观测值的计数one的每个组合group1和group2.

在Pandas,我会用groupby(['group1','group2']).transform,但我怎么能在R？原始数据帧很大.

预期产出是:

> df
   one group1 group2 count
1  one      A      C     1
2 <NA>      A      C     1
3 <NA> …