小编ali*_*ire的帖子

我试图绘制一条平滑的曲线R.我有以下简单的玩具数据:

> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> y
 [1]  2  4  6  8  7 12 14 16 18 20

现在,当我使用标准命令绘制它时,它看起来很崎岖和前卫,当然:

> plot(x,y, type='l', lwd=2, col='red')

如何使曲线平滑,以便使用估计值对3条边进行舍入？我知道有很多方法可以拟合平滑曲线,但我不确定哪种方法最适合这种类型的曲线以及如何编写它R.

我最近看到马特Dowle写一些代码as.factor(),特别是

for (col in names_factors) set(dt, j=col, value=as.factor(dt[[col]]))

在对这个答案的评论中.

我使用了这个片段,但是我需要明确设置因子级别以确保级别以我想要的顺序出现,所以我不得不改变

as.factor(dt[[col]])

至

factor(dt[[col]], levels = my_levels)

这让我想到:什么(如果有的话)是使用as.factor()与仅仅的好处factor()？

是否有可能在R中舍入到最接近的整数？我有时间戳数据,我想整理到最近的整分钟,以代表这一分钟内的活动.

例如,如果时间以minutes.seconds格式显示:

x <- c(5.56, 7.39, 12.05, 13.10)
round(x, digits = 0)
[1]  6  7 12 13

我的预期输出将是:

round(x, digits = 0)
[1]  6  8 13 14

我知道这很令人困惑,但是当我计算每分钟活动数据时,四舍五入到最接近的分钟是有道理的.这可能吗？

我正在尝试将我的公司徽标放在我的html文档的右上角

这是我的代码:

<script>
  $(document).ready(function() {
    $head = $('#header');
    $head.prepend('<div class="knitr source"><img src="logo.png" width="220px" align="right"   ></div>')
  });
</script>

---
title: "Title"
author: "Author"
date: "Date"
theme: bootstrap
output: html_document
keep_md: true
---

```{r echo=FALSE,  include=FALSE}
knitr::include_graphics('./logo.png')
```

<br>

## 1) Header

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我正试图制作一个颠簸图表(如平行坐标,但有一个有序的x轴)来显示随时间的排名.我可以很容易地制作一个直线图:

library(ggplot2)
set.seed(47)

df <- as.data.frame(as.table(replicate(8, sample(4))), responseName = 'rank')
df$Var2 <- as.integer(df$Var2)

head(df)
#>   Var1 Var2 rank
#> 1    A    1    4
#> 2    B    1    2
#> 3    C    1    3
#> 4    D    1    1
#> 5    A    2    3
#> 6    B    2    4

ggplot(df, aes(Var2, rank, color = Var1)) + geom_line() + geom_point()

精彩.但是,现在,我想让连接线弯曲.尽管每x不超过一y,但geom_smooth提供了一些可能性.loess看起来它应该工作,因为它可以忽略除最近的点之外的点.然而,即使调整最好,我仍然会错过许多积分并超过其他应该平坦的点:

ggplot(df, aes(Var2, rank, color = Var1)) + 
    geom_smooth(method = 'loess', span = .7, se = …

我正在尝试使用data.table通过一组三个变量获得最高行.

我有一个有效的解决方案:

col1 <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)
col2 <- c(2000,2000,2001,2001,2000,2000,2001,2001,2000,2000,2001,2001)
col4 <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)
data <- data.frame(store=col1,year=col2,month=12,sales=col4)

solution1 <- data.table(data)[,.SD[1,],by="store,year,month"]

我使用Matthew Dowle在以下链接中建议的较慢方法:

https://stats.stackexchange.com/questions/7884/fast-ways-in-r-to-get-the-first-row-of-a-data-frame-grouped-by-an-identifier

我正在尝试实现更快的自联接但无法使其工作.

有没有人有什么建议？

我正在运行一个R Shiny网络应用程序.我使用数据表来显示数据.但我想要内联编辑表格的单元格.我无法做到这一点.任何人都可以指导我吗？

这是我的代码

# UI.R

fluidRow(
         column(4,dataTableOutput("numericalBin")),
         column(8,h1("numericalBin_Chart")))
)

# Server.R

output$numericalBin <- renderDataTable({
    mtcars
  },options = list(    
    lengthChange=FALSE,
    searching=FALSE,
    autoWidth=TRUE,
    paging=FALSE
  ))

我想编辑单元格.以下是我想要发挥作用的链接:https:
//editor.datatables.net/examples/inline-editing/simple.html

我需要在选项列表中添加一些东西,但我找不到合适的.

考虑以下

d = data.frame(y=rnorm(120), 
               x=rep(c("bar", "long category name", "foo"), each=40))

ggplot(d,aes(x=x,y=y)) + 
    geom_boxplot() + 
    theme(axis.text.x=element_text(size=15, angle=90))

x轴标签由标签的中心对齐.是否可以在右侧自动对齐,以便每个标签都在图表的正下方？

A有以下几个:

structure(list(age = c("21", "17", "32", "29", "15"), 
               gender = structure(c(2L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("Female", "Male"), class = "factor")), 
          row.names = c(NA, -5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .Names = c("age", "gender"))

    age gender
  <chr> <fctr>
1    21   Male
2    17 Female
3    32 Female
4    29   Male
5    15   Male

我试图用它tidyr::spread来实现这个目标:

  Female Male
1    NA     21
2    17     NA
3    32     NA
4    NA     29
5    NA     15

我认为spread(gender, age)会工作,但我收到一条错误消息:

Error: Duplicate …

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我正在开发一个更大的项目,我正在ggplot2中创建几个图.这些图涉及绘制几个不同类别的几种不同结果(想想:国家,物种,类型).我想完全修复离散类型到颜色的映射,使得Type = A始终显示为红色,Type = B始终显示为蓝色,依此类推所有绘图,而不管其他因素是什么.我知道scale_fill_manual()我可以在哪里手动提供颜色值,然后使用drop = FALSE它有助于处理未使用的因子水平.但是,我发现这非常麻烦,因为每个绘图都需要一些手动工作来处理以正确方式排序因子,排序颜色值以匹配因子排序,丢弃未使用的级别等.

我正在寻找的是一种方式,我可以映射一次和全局因素水平到特定的颜色(A =绿色,B =蓝色,C =红色,......)然后只是绘制任何我喜欢的绘图和ggplot挑选正确的颜色.

这里有一些代码来说明这一点.

# Full set with 4 categories
df1 <- data.frame(Value = c(40, 20, 10, 60), 
                  Type = c("A", "B", "C", "D"))

ggplot(df1, aes(x = Type, y = Value, fill = Type)) + geom_bar(stat = "identity")


# Colors change complete because only 3 factor levels are present
df2 <- data.frame(Value = c(40, 20, 60), 
                  Type = c("A", "B", "D"))

ggplot(df2, aes(x = Type, y …