小编lmo*_*lmo的帖子
在Windows上安装R Studio Server
是否可以在Windows机器上安装RStudio Server？我知道如果我使用AMI是可能的,但是如何在没有AMI的情况下安装它？
"这主要是Windows下的一个问题,你需要安装Cygwin来运行X服务器(假设使用putty进行ssh连接).尽管它有效,但我真的不喜欢安装很多额外的软件来获取与图形支持的远程连接."
但我不明白......任何想法？
推荐指数
解决办法
查看次数
确定Pandas Column DataType
有时,当数据导入到Pandas Dataframe时,它总是作为类型导入object.这很好,适合做大多数操作,但我正在尝试创建自定义导出功能,我的问题是:
- 有没有办法强制Pandas推断输入数据的数据类型？
- 如果没有,加载数据后是否有办法以某种方式推断数据类型？
我知道我可以告诉Pandas这是int,str等类型..但是我不想这样做,我希望当用户导入或添加列时,pandas可以足够聪明地知道所有数据类型.
编辑 - 导入的例子
a = ['a']
col = ['somename']
df = pd.DataFrame(a, columns=col)
print(df.dtypes)
>>> somename object
dtype: object
类型应该是字符串？
推荐指数
解决办法
查看次数
阻止主题列表中的引导程序
我正在尝试有效地实现块引导技术来获得回归系数的分布.主要内容如下.
我有一个面板数据集,并说公司和年份是指数.对于bootstrap的每次迭代,我希望对n个主题进行替换.从这个样本中,我需要构建一个新的数据框,它是rbind()每个采样主题的所有观察的堆栈,运行回归,并拉出系数.重复一堆迭代,比如说100.
- 每个公司都可能被多次选中,因此我需要在每个迭代的数据集中多次包含它.
- 使用循环和子集方法,如下所示,似乎计算繁琐.
- 请注意,对于我的实际数据帧,n和数字迭代比下面的示例大得多.
我的想法最初是使用split()命令按主题将现有数据框分成列表.从那里,使用
sample(unique(df1$subject),n,replace=TRUE)
获取新列表,然后可能quickdf从plyr包中实现构造新的数据框.
示例慢代码:
require(plm)
data("Grunfeld", package="plm")
firms = unique(Grunfeld$firm)
n = 10
iterations = 100
mybootresults=list()
for(j in 1:iterations){
v = sample(length(firms),n,replace=TRUE)
newdata = NULL
for(i in 1:n){
newdata = rbind(newdata,subset(Grunfeld, firm == v[i]))
}
reg1 = lm(value ~ inv + capital, data = newdata)
mybootresults[[j]] = coefficients(reg1)
}
mybootresults = as.data.frame(t(matrix(unlist(mybootresults),ncol=iterations)))
names(mybootresults) = names(reg1$coefficients)
mybootresults
(Intercept) inv capital
1 373.8591 6.981309 -0.9801547
2 370.6743 6.633642 …推荐指数
解决办法
查看次数
如何用R设置','作为小数分隔符
即使我的Windows 7区域设置指定使用","作为小数分隔符,R和RStudio给我一个"." 分隔器.有没有办法改变这个？请注意下面语言环境中的"LC_NUMERIC = C"设置:这似乎是由R或RStudio强制执行的.
由于我正处于长期项目的中间,我不愿意立即改为R 3.0和最后一个RStudio版本.有谁知道这些版本中的小数分隔符问题是否有任何变化？
我使用prettyNum解决单个数字的问题,但我不知道如何在表上使用它.
sessionInfo()R版本2.15.3(2013-03-01)平台:x86_64-w64-mingw32/x64(64位)
locale:
[1] LC_COLLATE=Spanish_Argentina.1252 LC_CTYPE=Spanish_Argentina.1252
[3] LC_MONETARY=Spanish_Argentina.1252 LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Spanish_Argentina.1252
attached base packages:
[1] grid splines stats graphics grDevices utils datasets methods
[9] base
other attached packages:
[1] ascii_2.1 randomForest_4.6-7 pander_0.3.3 fpc_2.1-5
[5] flexmix_2.3-10 mclust_4.0 cluster_1.14.3 MASS_7.3-23
[9] Gmisc_0.5.0.0 testthat_0.7 boot_1.3-7 rms_3.6-3
[13] miscTools_0.6-16 stringr_0.6.2 Hmisc_3.10-1 survival_2.37-2
[17] lattice_0.20-13 xtable_1.7-1 pixmap_0.4-11 RColorBrewer_1.0-5
[21] ade4_1.5-1
loaded via a namespace (and not attached):
[1] digest_0.6.3 evaluate_0.4.3 modeltools_0.2-19 stats4_2.15.3
[5] tools_2.15.3
推荐指数
解决办法
查看次数
RStudio的半透明度
我正在尝试在回归线周围创建一个半透明置信区域:
library(car)
library(ggplot2)
library(effects)
mod <- lm(salary~yrs.service+sex, data=Salaries)
yrseff <- as.data.frame(allEffects(mod)[[1]])
ggplot(yrseff, aes(x=yrs.service, y=fit))+
geom_ribbon(aes(ymin=lower, ymax=upper), alpha=.2)+
geom_line(colour="darkgreen", size=2)
我收到此错误消息:
警告消息:在grid.Call.graphics(L_polygon,x $ x,x $ y,index)中:此设备不支持半透明:每页仅报告一次
但是,如果我首先打开一个pdf设备(如下面的代码所示),它会创建一个带有半透明功能区的pdf文件.
pdf()
ggplot(yrseff, aes(x=yrs.service, y=fit))+
geom_ribbon(aes(ymin=lower, ymax=upper), alpha=.2)+
geom_line(colour="darkgreen", size=2)
dev.off()
可能是什么问题？有没有办法获得半透明度而无需保存为pdf？
我在Ubuntu 12.04上使用RStudio,这是我的会话信息.
> sessionInfo()
R version 3.0.3 (2014-03-06)
Platform: i686-pc-linux-gnu (32-bit)
locale:
[1] LC_CTYPE=en_CA.UTF-8 LC_NUMERIC=C LC_TIME=en_CA.UTF-8
[4] LC_COLLATE=en_CA.UTF-8 LC_MONETARY=en_CA.UTF-8 LC_MESSAGES=en_CA.UTF-8
[7] LC_PAPER=en_CA.UTF-8 LC_NAME=C LC_ADDRESS=C
[10] LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=en_CA.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] grid stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages: …推荐指数
解决办法
查看次数
生存不承认正确的审查数据
我正在尝试使用survival包在R中进行生存分析.我只有右删失数据(事件发生时间,事件"1"或检查员"0").我使用该Surv函数创建了一个生存对象.但是,survdiff并coxph给出错误,表明他们不会将其识别为右删失数据.有什么建议？
> surv.dfs <- Surv(DaysFromTx,Event)
> surv.dfs
[1] 99:1 334:1 1024+ 1341+ 210+ 1069+ 890+ 1242+ 255+ 228+ 349+ 300+ 717+ 2+ 657+ 995+ 491+ 1544+ 265:1 440+ 362:1 845+
[23] 669+ 1176+ 718+ 768+ 1171+ 2276+ 1152+ 207+ 1138+ 1002+ 942+ 644+ 1110+ 179:1 1535+ 841+ 923+ 904+ 367:1 959+ 746+ 1256+
[45] 83:1 439:1 69+ 449+ 591+ 983+ 787+ 704+ 825+ 747+ 28+ 41+ 907+ 181:1 371+ 388+ 166:1 702+ …推荐指数
解决办法
查看次数
如何在R中获取变量的环境
我想知道是否还有获得声明变量的环境.假设我已经向环境声明了一个变量,并希望使用该变量的环境来声明更多变量.类似于getEnv("变量")
推荐指数
解决办法
查看次数
传奇中的垂直空间
我无法格式化我的传奇.我想增加图例的每个元素之间的垂直空间.
我发布它产生的图像和代码,以便你可以帮助我.
这是相对于图例的代码:
par(fig = c(0, 1, 0, 1), oma = c(0, 0, 0, 0), mar = c(0, 0, 0, 0), new = TRUE)
legend("right", c("$\\lambda < \\lambda_{cr}$ ", "$\\lambda < \\lambda_{cr}$",
"$\\lambda = \\lambda_{cr}$ ", "$\\lambda = \\lambda_{cr}$ "), xpd = TRUE,
inset = c(0,0), bty = "n", lty = c(1, 1, 1, 1), lwd=2, col = c("black","green4","red","blue"))
推荐指数
解决办法
查看次数
ifelse没有别的
基本上在SAS中,我可以在没有else的情况下执行if语句.例如:
if species='setosa' then species='regular';
没有其他需要.
如何在R中做到？这是我下面的脚本不起作用:
attach(iris)
iris2 <- iris
iris2$Species <- ifelse(iris2$Species=='setosa',iris2$Species <- 'regular',iris2$Species <- iris2$Species)
table(iris2$Species)
推荐指数
解决办法
查看次数
分组和计数以获得贴近
我想每计数country次数的数量statusIS open和的次数status为closed.然后计算closerate每个country.
数据:
customer <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
country <- c('BE', 'NL', 'NL','NL','BE','NL','BE','BE','NL')
closeday <- c('2017-08-23', '2017-08-05', '2017-08-22', '2017-08-26',
'2017-08-25', '2017-08-13', '2017-08-30', '2017-08-05', '2017-08-23')
closeday <- as.Date(closeday)
df <- data.frame(customer,country,closeday)
添加status:
df$status <- ifelse(df$closeday < '2017-08-20', 'open', 'closed')
customer country closeday status
1 1 BE 2017-08-23 closed
2 2 NL 2017-08-05 open
3 3 NL 2017-08-22 closed
4 4 NL 2017-08-26 closed
5 5 BE 2017-08-25 closed …推荐指数
解决办法
查看次数