我有一个我在RStudio中构建的R包,让我们称它为my_pkg.当我devtools::load_all(".")在RStudio中运行时(特别是使用Ctrl + Shift + L快捷方式),我收到以下消息:
Loading my_pkg
Warning messages:
1: character(0)
2: character(0)
3: character(0)
4: character(0)
5: character(0)
包中的所有功能都可以正常工作.我NAMESPACE和DESCRIPTION文件已完成,没有语法错误.?my_pkg但是,当我运行时,帮助文件与文件中提供的规范不匹配DESCRIPTION.当我删除Importsfrom时DESCRIPTION,没有更多的character(0)警告信息.当然,我需要那些进口.当我改为Imports时Suggests,会有character(0)警告信息.
这是描述文件内容,更改了一些内容以保护IP.
Package: scoutdroid
Title: This is where the title is.
Version: 0.1
Authors@R: "Ben Hanowell <benjamin.hanowell@redfin.com> [aut, cre]"
Description: This is where the description is.
Depends:
R (>= 3.1.0)
Imports:
dplyr,
lubridate,
mboost,
randomForestSRC, …如何选择满足特定条件的R数据帧的第一行？
以下是上下文:
我有一个包含五列的数据框:
"pixel", "year","propvar", "component", "cumsum."
有1,225种pixel和的组合year,因为数据是根据25个研究年度中每一年的49个地理像素的年度时间序列计算的.在每个像素年内,我计算propvar了由给定像素年的时间序列的快速傅立叶变换的给定分量解释的总方差的比例.然后我计算出cumsum,这是propvar像素年内每个频率分量的累积和.该component列只是为您提供了傅里叶级数组件(加1)的索引propvar.
我想确定解释超过99%的方差所需的组件数量.我想做到这一点的方法之一是找到每个像素岁,其中内第一行cumsum> 0.99,从它创建一个数据帧有三列,pixel,year,和numbercomps,其中numbercomps是一个给定的像素,一年内所需的元件数量解释超过99%的方差.我不知道如何在R中这样做.有没有人有解决方案？
假设我有以下数据:
id grpvar1 grpvar2 value
1 1 3 7.6
2 1 2 4
...
3 1 5 2
对于每一个id,我要计算percent_rank()其value通过的组合定义的组内grpvar1和grpvar2.
使用data.table,我会去(假设我的数据是在一个data.frame被调用的dataf:
library(data.table)
# Make dataset into a data.table.
dt <- data.table(dataf)
# Calculate the percentiles.
dt[, percrank := rank(value)/length(value), by = c("grpvar1", "grpvar2")]
相当于dplyr什么？
我知道使用在笔记本工具中调用的 R 包 不是最佳实践drake，但我无论如何都这样做是为了解决我们团队在工作中所拥有的协作基础架构的限制。由于我的代码被分解成分布在笔记本各部分的块，因此拥有多个分析计划会很有用，我将在适当的部分执行这些计划，而其他计划可能会在笔记本的后续部分中编写和执行. 是否可以编写多个计划drake？
假设我想使用xtable并排打印HTML表.我尝试在.Rmd文件中执行此操作:
<table border = 1>
<tr>
<td>
`r functionThatPrintsAnHTMLTableUsingxtable`
</td>
<td>
`r functionThatPrintsAnotherHTMLTableUsingxtable`
</td>
</tr>
</table>
没有骰子.我究竟做错了什么？谢谢.
我有 24 个来自实值信号的样本。我fft()对样本执行该函数并获得复杂的输出。我想获得每个非冗余谐波的幅度和相位角。我知道我的计算必须考虑混叠，因为我有实值数据。我如何能：
(1) 从双边傅里叶变换转换为单边傅里叶变换，
我在这里听到了一些事情。例如，我是否将前 12 个谐波（即fft()输出的第 2 到第 13 个元素）乘以 2，并丢弃其余谐波（即保留fft()输出的第 1 到第 13 个元素）？
(2) 计算单边傅立叶变换的幅度，
我知道我可以使用该Mod()功能，但我什么时候可以使用该功能？从双面转换为单面之前还是之后？
(3)计算单侧傅里叶变换的相位角。
atan()我知道我可以在输出的虚部与实部之比上使用该函数fft()，但同样，我什么时候这样做？双面转换为单面转换之前还是之后？另外，如果atan未定义怎么办？
谢谢。
有没有人为R编写快速傅里叶变换扩展,修改R的原生fft()函数,这样当你调用快速傅里叶逆变换时,你不必除以快速傅里叶变换输出的长度？我正在进行大量的FFT和逆FFT,并且每次都要这样做很烦人.
我想dplyr在R中使用该包,但要连接到SSL加密的远程数据库.如何在此处设置变通方法？我正在考虑建立一个使用RODBC包的后端.这可能吗？
我想使用基于模型的聚类来分类1,225个时间序列(每个24个时期).我使用快速傅里叶变换分解了这些时间序列,并选择了谐波,这些谐波至少解释了样本中所有时间序列的时间序列方差的阈值百分比.我想在给定时间序列的每个变换元素的实部和虚部上进行基于模型的聚类,因为它可能使我不必考虑跨时间序列的模型awed聚类中的时间自相关.我知道快速傅里叶变换的每个复杂元素都独立于其他元素,但我不知道给定输出元素的输出的虚部和实部是否是独立的.我想知道,因为如果它们是,它将允许我维持R中用于基于模型的聚类的Mclust包的默认假设,所分析的变量具有多元高斯分布.
注意:没有使用完整的FFT,因为我已经丢弃了负频率的元素,并通过将频率1乘以奈奎斯特,每个建议乘以2,从双面转换为单侧频谱:如何计算幅度和相位角fft()输出的实值输入？.
假设我有这样的数据:
interval_id indiv_id role start_date end_date
1 1 A 2006-05-01 2006-06-16
2 1 B 2006-06-16 2006-10-16
3 1 A 2006-10-16 2009-10-16
4 1 B 2009-10-16 2014-04-23
5 2 A 2007-12-15 2009-10-16
6 2 B 2009-10-16 2011-07-01
但我希望数据看起来像这样(以第一个角色间隔为例):
interval_id indiv_id role day
1 1 A 2006-05-01
1 1 A 2006-05-02
1 1 A 2006-05-03
1 1 A 2006-05-04
1 1 A 2006-05-05
1 1 A 2006-05-06
... ... ... ...
1 1 A 2006-06-16
我正在用R中的循环这样做.很确定这是不必要的.有没有像这样扩展时间间隔的套餐？看起来像一个重塑类型的工作,因为我将时间间隔转换为长格式数据集.
谢谢.
为了便于阅读,我正在从data.frame渲染一个DataTable,我给它命名为"Agent Name".当我让一个闪亮的应用程序将此数据作为DataTable查看时,列名称中的空格已被"."替换.如何避免这种行为并保留空白？谢谢.
我知道我可以Rmd用来构建包装小插图,但想知道R笔记本是否可以更具体地制作包装小插图.如果是这样,我需要将R笔记本作为包装插图写出来吗？我正在使用最新版本的RStudio并devtools编写此软件包.