小编Ami*_*min的帖子

我有一个融化的数据集,其中还包括从正态分布生成的数据.我想绘制我的数据的经验密度函数与正态分布,但两个生成的密度图的比例是不同的.我可以找到两个独立数据集的这篇文章:

标准化ggplot中叠加密度图的x标度

但我无法弄清楚如何将其应用于融化数据.假设我有一个这样的数据框:

df<-data.frame(type=rep(c('A','B'),each=100),x=rnorm(200,1,2)/10,y=rnorm(200))
df.m<-melt(df)

使用以下代码:

qplot(value,data=df.m,col=variable,geom='density',facets=~type)

生成此图表:

鉴于正态分布是参考图,我怎样才能使这两种密度具有可比性？(我更喜欢用qplot而不是ggplot)

更新: 我想生产这样的东西(即在情节比较方面)但是ggplot2:

plot(density(rnorm(200,1,2)/10),col='red',main=NA) #my data
par(new=T)
plot(density(rnorm(200)),axes=F,main=NA,xlab=NA,ylab=NA) # reference data

产生这个:

我正在寻找一种方法来保存使用file.choose()导入到R的文件的文件路径.假设我有一个导入csv文件的函数,并将前N个列保存在与原始文件相同的目录中的新文件中.如下所示:

Split<-function(N,...){

data<-read.csv(file.choose(),header=T)

write.csv(data[,1:N],paste("FILE PATH","newdata.csv"),row.names=F)}

我希望"FILE PATH"与原始csv文件所在的位置相同.由于file.choose()的机制,我找不到在函数内的对象中保存文件路径的方法,并将其用于"FILE PATH".

任何的想法？

谢谢.

我有一个数据集形式:(这只是一个例子)

1324501020
3241030205
4332020134

每行代表考生对考试中的一组项目的反应.数据存储在文本文件(例如data.txt)中,但我需要将它们转换为矩阵格式,以便每个数字都放在一个单元格中,如下所示:

1 3 2 4 5 0 1 0 2 0
3 2 4 1 0 3 0 2 0 5
4 3 3 2 0 2 0 1 3 4

换句话说,最终数据集应该是数字矩阵,其中列包含对每个项目的响应,行是受检者.任何的想法？？