小编LaT*_*Fan的帖子

这是一个后续问题这一个.将.xlsx文件读入R 的最快方法是什么？

我library(xlsx)用来读取36个.xlsx文件的数据.有用.然而,问题在于这非常耗时(超过30分钟),尤其是在考虑每个文件中的数据不是那么大时(每个文件中的矩阵大小为3*3652).为此,请问有更好的处理这样的问题吗？还有另一种快速阅读.xlsxR的方法吗？或者我可以快速将36个文件放入单个csv文件然后读入R？

而且,我才意识到readxl不能写xlsx.是否有对应的处理写作而不是阅读？

"对那些投票反对的人的回应":

这个问题是关于事实,而不是所谓的"自以为是的答案和垃圾邮件",因为速度是时间和时间是事实但不是意见.

进一步更新:

或许可以用简单的语言向我们解释为什么某些方法的工作速度比其他方法快得多.我当然对此感到困惑.

我需要将数据文件读入R以进行我的作业。您可以从以下站点下载。

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Acute+Inflammations

数据文件以我以前从未见过的扩展名 .data 结尾。我尝试过 read.table 等，但无法将其正确读入R。任何人都可以帮我解决这个问题吗？

我刚刚更新了所有R套餐,包括sqldf今天.然后我不断收到如下警告信息:

Warning message:
Quoted identifiers should have class SQL, use DBI::SQL() if the caller performs the quoting. 

这里有什么问题？这个警告严重吗？怎么解决？

更新:

更新sqldf及其相关包后会发生这种情况.我使用的命令是sqldf("select * from something order by something")

我corrplot在R中使用如下可视化相关系数矩阵.

library(corrplot) 
library(datasets)
corrplot(abs(cor(mtcars)), method="color", tl.pos="n", cl.lim = c(0,1))

默认颜色方案是基于蓝色的.但是,我想把它改成红色的.我知道我需要用来colorRampPalette指定我想要的颜色.但是,我无法弄清楚要使用的颜色代码.有人可以帮帮我吗？

谢谢!

从这里实现代码时我遇到了问题.错误消息如下.

.Internal错误(filledcontour(as.double(x),as.double(y),z,as.double(levels),:没有.Internal函数'filledcontour'

我所做的只是副本,这三个文件粘贴到一起,即filled.contour3.R,filled.legend.R和例4面板轮廓与一个legend.R情节在这里.

  filled.contour3 <- function (x = seq(0, 1, length.out = nrow(z)),
            y = seq(0, 1, length.out = ncol(z)), z, xlim = range(x, finite = TRUE), 
            ylim = range(y, finite = TRUE), zlim = range(z, finite = TRUE), 
            levels = pretty(zlim, nlevels), nlevels = 20, color.palette = cm.colors, 
            col = color.palette(length(levels) - 1), plot.title, plot.axes, 
            key.title, key.axes, asp = NA, xaxs = "i", yaxs = "i", las = 1, 
            axes = TRUE, frame.plot = axes,mar, …

我想在R中测试矩阵是否为正定.我使用R函数is.positive.definite但是仍然得到以下错误消息,尽管我的矩阵是对称的函数isSymmetric显示.这是因为舍入错误吗？

Error in is.positive.definite(S) : argument x is not a symmetric matrix

我的工作代码附在下面.有人可以帮帮我吗？谢谢.

library(Matrix) # isSymmetric
library(matrixcalc) # is.positive.definite
library(expm) # sqrtm

###################################################################################################

theta0 <- c(0.2, 10)

###################################################################################################

OS.mean <- function(shape, rank, n=10){
  term1 <- factorial(n)/(factorial(rank-1)*factorial(n-rank))
  term2 <- beta(n-rank+1, rank) - beta(n-rank+shape+1, rank)
  term1*term2/shape
}

OS.mean.theta0.10 <- as.matrix(OS.mean(theta0[1], rank=seq(1, 10, by=1)))

###################################################################################################

OSsq.mean <- function(shape, rank, n=10){
  term1 <- factorial(n)/(factorial(rank-1)*factorial(n-rank))
  term2 <- beta(n-rank+1, rank) - 2*beta(n-rank+shape+1, rank) + beta(n-rank+2*shape+1, rank)
  term1*term2/(shape*shape)
}

OSsq.mean.theta0.10 <- as.matrix(OSsq.mean(theta0[1], rank=seq(1, …

鉴于两个值x和b,我想一个函数来钳制x下跌中[-b, b].特别是:

• 如果x小于或等于-b,则函数返回-b;
• 如果x大于-b且小于b,则函数返回x;
• 如果x大于或等于b,则函数返回b.

在RI中写了以下函数truncfn.只有部分功能有效.我哪里弄错了？有更简单的方法吗？

b <- 5

truncfn <- function(x){
  if((x<(-b))||(x==-b)) -b 
  if((x>(-b))&&(x<b)) x 
  if((x>b)||(x==b)) b
}

truncfn(10)
5
truncfn(4)
truncfn(-10)

我想在Ubuntu机器上安装Rmpfr.但我不断收到以下错误.

configure: error: Header file mpfr.h not found; maybe use --with-mpfr-include=INCLUDE_PATH
ERROR: configuration failed for package ‘Rmpfr’

有人可以帮帮我吗？谢谢.

在a与b如下所示是相同的量,但是在河两种不同的方式进行计算,他们大多是相同的,但有几个大的差异.我无法弄清楚为什么会这样.

theta0 <- c(-0.4, 10)

OS.mean <- function(shape, rank, n=100){
  term1 <- factorial(n)/(factorial(rank-1)*factorial(n-rank))
  term2 <- beta(n-rank+1, rank) - beta(n-rank+shape+1, rank)
  term1*term2/shape
}

OS.mean.theta0.100 <- OS.mean(theta0[1], rank=seq(1, 100, by=1))

Bias.MOP <- function(shape, scale, alpha){
  scale*shape*OS.mean.theta0.100[alpha*100]/(1-(1-alpha)^shape) - scale
}

a <- rep(0, 98)
for(i in 2:99){
  a[i-1] <- Bias.MOP(theta0[1], theta0[2], i/100)
}
plot(a)

b <- Bias.MOP(theta0[1], theta0[2], seq(0.02, 0.99, by=0.01))
plot(b)

a-b

另一件奇怪的事情如下.

b[13] # -0.8185083
Bias.MOP(theta0[1], theta0[2], 0.14) # -0.03333929

他们应该是一样的.但他们显然不是.为什么？

这是继前一个问题一个.在该问题中,建议用于rollapply计算1st, 2nd, 3rd向量条目的总和; 然后2nd, 3rd, 4th,等等.

我的问题是如何计算总和1st, 2nd and 3rd; 那么4th, 5th and 6th.也就是说,滚动没有重叠.这可以轻松完成吗？

这是一个后续问题这一个.我想检查的是数据框中的任何列是否包含所有行的相同值(数字或字符串).例如,

sample <- data.frame(col1=c(1, 1, 1), col2=c("a", "a", "a"), col3=c(12, 15, 22))

目的是检查数据框中的每一列,以查看哪一列没有所有行的相同条目.这该怎么做？特别是,既有数字也有字符串.

我的预期输出将是包含具有不相同条目的列号的向量.

在常规R图中,我可以通过改变cex参数来使点更小或更大.如果我使用ggplot,我该怎么做呢？特别是,我正在制作ggplot并希望缩小点数.谢谢!

感谢那些评论的人.但我不知道如何使用sizeqqplot.我的代码如下.

qplot(sample=Shape, data=shape.mop, colour=Type) +
  theme(legend.position="bottom") +
  geom_point(size=0.5)