小编may*_*cca的帖子

我有一个简单的问题,我无法弄清楚.我有一个包含两个因子(distance)和年(years)的数据帧.我想years用0 来完成每个因子的所有值.

即从这个:

    distance years area
1      NPR     3   10
2      NPR     4   20
3      NPR     7   30
4      100     1   40
5      100     5   50
6      100     6   60

得到这个:

   distance years area
1       NPR     1    0
2       NPR     2    0
3       NPR     3   10
4       NPR     4   20
5       NPR     5    0
6       NPR     6    0
7       NPR     7   30
8       100     1   40
9       100     2    0
10      100     3    0 …

我创建了辅助 Y 轴，并使用 在那里放置了一个标签mtext。但是，我不知道如何旋转我的辅助 Y 标签以面对绘图 - 就像我的红色 Y2 标签？

我的虚拟数据，采用自： http: //robjhyndman.com/hyndsight/r-graph-with-two-y-axes/

x <- 1:5
y1 <- rnorm(5)
y2 <- rnorm(5,20)
par(mar=c(5,4,4,5)+.1)
plot(x,y1,type="l",col="red")
par(new=TRUE)
plot(x, y2,,type="l",col="blue",xaxt="n",yaxt="n",xlab="",ylab="")
axis(4)
mtext("y2",side=4,line=3)
legend("topleft",col=c("red","blue"),lty=1,legend=c("y1","y2"))

结果：

我已经尝试过srt = ...，但las = ...它们都不起作用。

我不需要使用mtext，请问还有其他简单的解决方案吗？

谢谢 ！

我想提交由ArcGIS 10.1和GoogleEarthPRO (GE)生成的KML文件作为我在Elsevier的论文的补充数据。

然而，审阅者给我回信：“属性“xsi:schemaLocation\xe2\x80\x9d”的前缀“xsi”中有一个错误。

当我尝试通过添加 .xml 扩展名并放入 Chrome 来简单验证 KML 文件时（如下： http: //kml4earth.appspot.com/kmlBestPractice.html），我收到错误：

error on line 3 at column 217: Namespace prefix xsi for schemaLocation\non Document is not defined\n

我通过ArcGIS 10.1（shp to KML，工具：Layer To KML）生成了KML，它生成了压缩的.kmz文件。我在 GoogleEarthPRO 中打开 .kmz 文件，并再次将我的位置保存为 .kml 文件。显然，.kml 文件运行良好，我可以在 GE 中打开该文件并在 PC 之间共享。

我还在这里尝试了 KMLvalidator： http: //www.kmlvalidator.org/validate.htm，但出现错误：

File upload request was rejected. (/data/tomcat/base-kml-validator/temp/upload_2a88fa18_1591832a38f__7fff_00001631.tmp (No such file or directory)).\n

我不明白为什么我的 .kml 文件似乎在多台 PC 上的 GoogleEarthPRO 中工作正常，但它显然包含 …

我有一个包含组和值的数据框。首先，我计算每组的 99% 分位数。现在，我想删除每个组中高于 99% 分位数的值。

df<-data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 4),
               value = c(c(6,5,80,4,60)*10,3,5,4))

# data
  group value
1     A    60
2     A    50
3     A   800
4     A    40
5     B   600
6     B     3
7     B     5
8     B     4

计算各个组的分位数

quant<-aggregate(df$value, by = list(df$group), FUN = quantile, probs  = 0.99)

> quant
  Group.1      x
1       A 777.80
2       B 582.15

我尝试应用分位数向量来选择较低的值。然而，它错过了组规范。

df[df$value < quant$x,]

预期结果：

  group value
1     A    60
2     A    50
4     A    40 …

我有一个由包创建的windrose{climatol}。行代表组（风速以米/秒为单位），列代表地理标志（N-北，S-南，...）。

     N NNE NE ENE  E ESE SE SSE  S SSW SW WSW  W WNW NW NNW
0-3 59  48 75  90 71  15 10  11 14  20 22  22 24  15 19  33
3-6  3   6 29  42 11   3  4   3  9  50 67  28 14  13 15   5
6-9  1   3 16  17  2   0  0   0  2  16 33  17  6   5  9   2
> 9  0   1  2   3  0   0  0 …

我试图从包含变量的数据框x和y变量中删除异常值cond.

我已经创建了一个函数来根据boxplot统计信息删除异常值,并返回df没有异常值的函数.应用原始数据时,该功能运行良好.但是,如果应用于分组数据,该功能不起作用,我收到了一个错误:

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  Evaluation error: argument "df" is missing, with no default.

请问,我如何纠正我的函数以获取向量df$x和df$y参数,并正确地删除组中的异常值？

我的虚拟数据:

set.seed(955)
# Make some noisily increasing data
dat <- data.frame(cond = rep(c("A", "B"), each = 22),
                  xvar = c(1:10+rnorm(20,sd=3), 40, 10, 11:20+rnorm(20,sd=3), 85, 115),
                  yvar = c(1:10+rnorm(20,sd=3), 200, 60, 11:20+rnorm(20,sd=3), 35, 200))


removeOutliers<-function(df, ...) {

  # first, identify the outliers and store them in a vector
  outliers.x<-boxplot.stats(df$x)$out
  outliers.y<-boxplot.stats(df$y)$out

  # remove …

我有一个数据框，我想从中选择重要的列，然后过滤行以包含特定的结尾。

正则表达式使使用符号定义我的结束值变得简单xx$。但是，如何改变多种可能的结局（xx$, yy$）？

虚拟示例：

require(dplyr)

x <- c("aa", "aa", "aa", "bb", "cc", "cc", "cc")
y <- c(101, 102, 113, 201, 202, 344, 407)
type = rep("zz", 7)
df = data.frame(x, y, type)    

# Select all expressions that starts end by "7"
df %>%
  select(x, y) %>%
  filter(grepl("7$", y))

# It seems working when I explicitly define my variables, but I need to use it as a vector instead of values?
df %>%
  select(x, y) %>%
  filter(grepl("[2|7]$", …

由于 pgirmess 包出现故障，我重新安装了 R。我已经重新下载了所有必需的软件包。我使用了在重新安装之前运行良好的相同脚本。但是我无法读取光栅对象，并且收到一条消息：

Error: file.exists(filename) is not TRUE

但我知道这些文件存在！

如果我正在运行 {raster} 示例

f <- system.file("external/test.grd", package="raster")
f
r <- raster(f)

{raster} 和 R 工作正常。有什么帮助吗？我真的无法想象问题出在哪里！（我已经验证了工作目录，检查不同程序中的文件存在，重新启动 R 和计算机，尝试从不同目录读取不同的光栅...）。当我尝试阅读表格时，效果很好。只有光栅文件有问题。真的非常感谢

在 R 中看起来如何：

> getwd()                                               # where am I working?
[1] "D:/UEL/Data/2014_05_21 classify final/indexy"
> file.exists("n_msi2011.img")                          # does file exist?
[1] TRUE
> a<-raster("D:/UEL/Data/2014_05_21 classify final/indexy/n_msi2011.img") # read    
                                                                          # existing  
                                                                          # file
Error: file.exists(filename) is not TRUE                # why???

我想创建一个"网格化"的资源世界,与中心补丁保持特定的距离,并保持这些补丁之间的距离相等.由于计算需求,我宁愿不使用海龟来创造这个斑驳的世界.我希望创建这样的东西:

同样,我想将补丁之间的距离定义为滑块工具.我徘徊使用龟格步行,然后将补丁变成不同的颜色,但有没有办法如何没有乌龟？谢谢你的任何建议!

我的工作不完整:

  to setup
  clear-all
  ask patches [set pcolor green]
    foreach [5 10 15] [
      repeat 9 [
        make-red-patch ?
      ]
    ]
  reset-ticks
end  

to make-red-patch [dist]
  crt 1 [
    fd dist
    rt 90
    while [pcolor = red] [
      bk dist
      rt 90
      fd 2 * dist
    ]
    set pcolor red
    die
  ]
end

我有大约 300 个站点位于多个山脉类型。我正在尝试制作一些有意义的情节。因此，我想按山地类型（类型）对我的数据进行子集化，并通过 ggplot2 对其进行绘制。我想通过 for 循环或 lapply 自动化该过程，但我是两者的初学者。

我发现了一些使用 for 循环的好例子：http : //www.reed.edu/data-at-reed/resources/R/loops_with_ggplot2.html 或使用 lapply: Use for loop in ggplot2 to generate a list

但是，这两种方法都会生成空图。我究竟做错了什么？我该如何修复我的代码？

# Create dummy data
df<- data.frame(loc = rep(c("l1", "l2"), each = 3),
                name = rep(c("A", "B"), 3),
                grid = c(5,6,7,2,3,5),
                area = c(5,10,1,1,3,1),
                areaOrig = rep(c(20, 10, 5), each = 2))

df2<-rbind(df, df)

# Create two mountain types types
df2$type = rep(c("y", "z"), each = 6)

创建function以生成图：

require(ggplot2)

type.graph <- function(df2, …