小编bon*_*nna的帖子

我可以在D3.JS中删除属性吗？我已经添加了它.attr("disabled", "disabled"),现在我正在寻找类似于jQuery的东西来.removeAttr("disabled", "disabled");再次删除它.对于<button>和有用<option>.我尝试过使用.remove()但删除整个对象而不是属性.

我有一个使用websockets(socket.io)的Node.js脚本.该脚本在我的计算机上运行(例如本地服务器环境),我还通过计算机上的浏览器进行测试.我正在努力优雅地处理断开连接和重新连接.到目前为止,我通过在iPad上禁用/启用WiFi来模拟网络干扰.是否可以在我的本地计算机上禁用和恢复浏览器的Web套接字连接,即通过浏览器插件,第三方代理软件或其他工具？

所以我试过的票价:

• Chrome开发人员工具:在其设备模式中,有一个网络条件 选项,可让我模拟各种网络连接.不幸的是,此时它只适用于HTTP连接而不适用于websocket连接.
• 查尔斯:它记录了websocket连接,但没有限制它们.(我已将带宽,利用率和MTU设置为零,但仍然通过websocket连接接收响应).
• Fiddler:同样记录websocket连接,但不阻止它们.

在R,我要重命名所有以一些前缀开始的列(说"oldprefix1", "oldprefix2", "oldprefix3", ...来"newprefix1", "newprefix2", "newprefix3", ...)函数内部.以下代码有效:

change = function(df) {
    select(df, newprefix = starts_with('oldprefix') )
}
change(test)

但是,我想将带有新前缀的字符串作为参数传递给函数:

change2 = function(df, prefix) {
    dots = paste0(prefix," = starts_with('oldprefix')"
    select_(df, dots)
}
change2(test, "newprefix")

我尝试过使用select_()和.dots,但我不能让它与该starts_with()功能一起使用.我收到了错误Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "starts_with".

我想匹配整个"单词" - 以数字字符开头并且可能包含特殊字符但不以'%'结尾的单词.

匹配这些:

• 112(整数)
• 10-12(范围)
• 11/2(分数)
• 11.2(十进制数)
• 1,200(千分隔)

但不是

• 12%(百分比)
• A38(以字母字母开头的单词)

我试过这些正则表达式:

(\b\p{N}\S)*)

但是在'12%'中返回"12%"

(\b\p{N}(?:(?!%)\S)*)

但是在'12%'中返回'12'

我可以对\S无视的术语作出例外%吗？或者还要做别的事吗？

我将在PHP中使用它,但只需按照您的意愿编写,我将其转换为PHP.

我一直在研究示例“使用D3.js将XML作为HTML表呈现”，以尝试学习D3.js API。我想我已经掌握了它，但是我不能真正理解它的.selectAll()作用，并且关于它的文档不是很有帮助。

如果您查看示例，请查看第17行：var td = tr.selectAll("td")。我也可以这样写tr.selectAll("tr")，它将返回完全相同的表/页面。实际上，我可以编写tr.selectAll("SomethingCompletelyRandom")并且仍然可以使用，但是不能删除.selectAll()。

这里发生了什么？怎么.selectAll()办？以及它如何取决于选择器？

我想将中值样条和相应的置信区间带添加到ggplot2散点图中.我正在使用'quantreg'包,更具体地说是rqss函数(Additive Quantile Regression Smoothing).

在ggplot2我能够添加中值样条曲线,但不是置信区间带:

fig = ggplot(dd, aes(y = MeanEst, x = N, colour = factor(polarization)))
fig + stat_quantile(quantiles=0.5, formula = y ~ qss(x), method = "rqss") +
  geom_point()

该quantreg-package本身自带的绘图功能; plot.rqss.我可以在哪里添加置信区间(bands=TRUE):

plot(1, type="n", xlab="", ylab="", xlim=c(2, 12), ylim=c(-3, 0)) # empty plot
plotfigs = function(df) {
  rqss_model = rqss(df$MeanEst ~ qss(df$N))
  plot(rqss_model, bands=TRUE, add=TRUE, rug=FALSE, jit=FALSE)
  return(NULL)
}
figures = lapply(split(dd, as.factor(dd$polarization)), plotfigs)

然而,quantreg-package …

我有一个有点大的数据集(784,932行/项,27,492个唯一ID).对于每个项目中的每个ID,我试图创建一个虚拟变量等于1,如果日期之间的差小于60秒.

程式化的数据和代码:

ID <- c(1,1,1,1,1,1,3,3,3,3,3,3)
Item <- c(10,10,10,20,20,20,10,20,10,10,10,20)
Date <- c("19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:21","19/11/13 20:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 18:58:00","19/11/13 19:58:00")
df <- data.frame(ID, Item, Date)
df <- df[order(ID, Date), ]
df[, "Date"] = lapply(df["Date"],function(x){strptime(x, "%d/%m/%y %H:%M:%S")})

# less than 60 sec difference = 1 (first item set to 999 -> 0)
fnDummy <- function(date) { ifelse(c(999, diff(date))<60, 1, 0) }

library(plyr)
ddply(df, .(ID, Item), transform, Dummy=fnDummy(Date) )

输出:

   ID Item                Date Dummy
1 …