小编bjo*_*eph的帖子

结合group_by和distinct

我有data.frame两个变量id.x,id.y其组合唯一标识每一行,但在数据集中重复多次.

我想用dplyr,以group_by id.x使得每个id.x与不同的匹配id.y.

编辑已编辑的示例以突出显示不同数量的unique id.x.id.y

一个例子:

  id.x id.y
    a    o
    a    p
    a    q
    c    o
    c    p
    c    q
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

会回来:

 id.x id.y
    a    o
    c    q
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

输入例如:

structure(list(id.x = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("a", 
"c"), class = "factor"), id.y = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 
3L), .Label = c("o", "p", "q"), class = "factor")), .Names = c("id.x", …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

r dplyr

9
推荐指数
1
解决办法
300
查看次数

使用ggplot2平滑可变线条边框边框

我正在制作一个线图,其中线条粗细被映射到第三个连续变量.但是,当将变量映射到size参数时geom_line,得到的图会产生一个断开的外观线的"粗略"图.有没有办法可以平滑地混合这些线条,以便线段之间没有明显的间隙?

我在下面制作了一个可重现的例子.

data(mtcars)
require(ggplot2)
mtcars$am<-factor(mtcars$am)
ggplot(data=mtcars,aes(x=mpg,y=hp))+geom_line(aes(color=am,size=disp))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

产生以下情节: 在此输入图像描述

例如,我想将am = 0的第一个线段的边界与第二个线段的边界混合.

谢谢您的帮助.

r ggplot2

3
推荐指数
1
解决办法
671
查看次数

smtplib.SMTP无法登录

我想从python脚本发送一封电子邮件.但是,当我尝试运行时,server.login我收到以下错误:smtplib.SMTPAuthenticationError: (535, '5.7.0 (#MBR1212) Incorrect username or password.')

我已尝试使用Gmail和Yahoo帐户.Gmail错误是:

smtplib.SMTPAuthenticationError: (535, '5.7.8 Username and Password not accepted. Learn more at\n5.7.8 http://support.google.com/mail/bin/answer.py?answer=14257 u2sm21203448pbs.42 \
- gsmtp')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

雅虎的错误是

smtplib.SMTPAuthenticationError: (535, '5.7.0 (#MBR1212) Incorrect username or password.')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我正在使用的代码如下.用户名和密码是表示我的正确用户名和密码的字符串变量.

server = smtplib.SMTP('smtp.mail.yahoo.com', 587)
server.ehlo()
server.starttls()
server.login(username, password)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我在用 Python 2.7.6 |Anaconda 1.8.0 (x86_64)| (default, May 27 2014, 14:58:54)

python email python-2.7 anaconda

1
推荐指数
1
解决办法
4053
查看次数

标签 统计

r ×2

anaconda ×1

dplyr ×1

email ×1

ggplot2 ×1

python ×1

python-2.7 ×1