小编unk*_*own的帖子

我确定之前已经回答了这个问题,但我无法找到生命中的线索!

我试图使用r来生成数据帧中xy坐标对之间所有距离的列表.数据存储如下:

ID = c('1','2','3','4','5','6','7')
x = c(1,2,4,5,1,3,1)
y = c(3,5,6,3,1,5,1)
df= data.frame(ID,x,y)

目前我可以使用以下方法计算两点之间的距离:

length = sqrt((x1 - x2)^2+(y1 - y2)^2).

但是,我不确定下一步该去哪里.我应该使用plyr或for循环中的东西吗？

谢谢你的帮助!

我只是花了一个真气,试图用R中的一系列jpg文件制作一个gif.我安装了ImageMagick来运行以下代码:

system("convert -delay 40 *.png example_4.gif")

但是我收到以下错误消息:

Warning message:
running command 'convert -delay 40 *.png example_4.gif' had status 4

这看起来像路径错误.现在我在Imagemagick下载中寻找转换,无法在任何地方看到它.有谁知道它在哪里？

或者,是否有另一种更简单的方法可以从R中的一系列jpeg制作一个gif并不长得多的gif？

谢谢

R中是否有一种方法可以生成它们之间的最小距离的随机坐标？

例如，我想避免

x <- c(0,3.9,4.1,8)
y <- c(1,4.1,3.9,7)
plot(x~y)

尝试使用 dplyr 将分组添加到具有现有分组的 tibble，但 group_by_at() 中的“添加”似乎不起作用。有谁知道为什么？

例子：

df <- data.frame(col1 = sample(letters,100,replace = T),
                 col2 = sample(letters,100,replace = T),
                 col3 = sample(letters,100,replace = T))

# group_by_at add doesn't work as desired:
df %>%
  group_by(col1) %>%
  group_by_at('col2', add = T) %>%
  summarise(n = n()) 

# but group_by add does work as desired:
df %>%
  group_by(col1) %>%
  group_by(col2, add = T) %>%
  summarise(n = n())

我有一些不同日期的数据，想知道事件发生的平均（中位数或平均）小时是多少。问题是正常平均值在这里不起作用，因为时间是循环的（例如 1 在 24 之后）。例如，晚上 11 点和凌晨 1 点的平均值应该是午夜，但正常的平均值函数会给出中午。但是，我找不到任何为此而构建的函数！在 R 中有没有办法做到这一点？

示例数据：

hours <- c(20, 21, 22, 23 , 0, 1, 2, 3, 4)

预期结果：平均值 = 0，中位数 = 0

我有一些数据,其中有许多不同的id和不同时间(t1,t2,t3等)的状态列表,我想生成一个表,提供有关不同类型的状态变化的信息,发生了,所以对于样本数据看起来像这样(下面复制).

  x  y  z
x 0  2  0
y 1  2  1
z 1  0  2

例如,哪个会显示x更改为y两次并y更改为x一次.有谁知道我怎么能在R中做到这一点？

样本数据:

id <- c('a','b','c')
t1 <- c('x','y','z')
t2 <- c('y','y','z')
t3 <- c('z','y','x')
t4 <- c('z','x','y')
df <- cbind(id, t1, t2, t3, t4)

我已经按月和年对一些数据进行了分组，使用zoo将其转换为yearmon，现在正在将其绘制在ggplot中。有谁知道为什么其中一个刻度标签缺失，而 2018-07 年却有一个，而该月没有数据？

示例数据：

df <-  data.frame(dates = c("2019-01", "2019-02", "2018-08", "2018-09", "2018-10", "2018-11", "2018-12"), values= c(0,1,2,3,4,5,6))
df$dates <- as.yearmon(df$dates)

ggplot(df, aes(x = dates, y = values)) + 
  geom_bar(position="dodge", stat="identity") +      
  theme_light() +
  xlab('Month') +
  ylab('values')+ 
  scale_x_yearmon(format="%Y %m")