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从plyr的ddply（或类似功能）中保存临时ouptut
我有一个包含多个条件和参与者的大型数据集 . 我正在使用ddply，这样对于参与者X条件的每个组合，我可以运行许多函数并保存最终输出 . 由于从感兴趣的包中实施各种功能需要一些时间，因此整个分析可能需要1-2周 . 因此，我不仅希望等待ddply函数将最终输出保存在单个数据帧中，而且还希望保存临时输出，以防计算机崩溃，从而保存到目前为止完成的工作（即一种备份） . 例如，如果ddply函数在计算机... -
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创建用于聚合每日数据以匹配周期性数据的索引
我有每日测量 prec.d 和定期测量 prec.p . 定期测量（相隔3-12天）大致是 start 和 end 日期之间每日测量的总和，我需要在两个数据帧中比较 prec . 到目前为止，我手动创建了一个索引 week ，表示每个周期性测量的时间 Span ，但以可重现的方式制作 week 会很棒 . data.frame prec.d day week prec 6/20/201... -
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使用预测进行更复杂的预测
我'm a bit lost on whether there'是一种更简单的方法，可以使用 predict 从更复杂的回归框架中得出预测结果 . 举个例子，如下： NN<-1e4 data<-data.table(trt=sample(paste("Treatment",1:3),NN,T), qtl=sample(paste0(... -
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为什么X [Y]连接data.tables不允许完全外连接或左连接？
这是关于data.table连接语法的一个哲学问题 . 我发现data.tables的用途越来越多，但仍在学习...... data.tables的连接格式 X[Y] 非常简洁，方便和高效，但据我所知，它只支持内连接和右外连接 . 要获得左外部或全外部连接，我需要使用 merge ： X[Y, nomatch = NA] - Y中的所有行 - 右外连接（默认） X[Y, nomatc... -
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在data.table列中拆分文本字符串
我有一个脚本，将CSV文件中的数据读入 data.table ，然后将一列中的文本拆分为几个新列 . 我目前正在使用 lapply 和 strsplit 函数来执行此操作 . 这是一个例子： library("data.table") df = data.table(PREFIX = c("A_B","A_C","A_D&quo... -
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如何在R中的直方图ggplot2上保持分类x的顺序
我想绘制一个直方图，其中包含x上的类别和y上的分数 . 表中的顺序应该保存在图中，但是现在情节得到重新排序，我在SO上发现的几个帖子对我的情况没有帮助 . 比如我试过这个：Order Bars in ggplot2 bar graph require(data.table) require(ggplot2) table <- structure(list(a = c(1, 2, 3, 4,... -
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重新排序data.table记录的子集
假设我有以下data.table： set.seed(123) dt <- data.table (id=1:10, group=sample(LETTERS[1:3], 10, replace=TRUE), val=sample(1:100, 10, replace=TRUE), l... -
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如何按组加速子集
我曾经用dplyr实现我的数据争论，但有些计算是"slow" . 特别是按组子集，我读到dplyr很慢，当有很多组并基于this benchmark data.table可能会更快，所以我开始学习data.table . 以下是如何使用250k行和大约230k组重现与我的实际数据相近的内容 . 我想按id1，id2进行分组，并为每个组分配 max(datetime) 的行 . ... -
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R data.table不能与dplyr一起使用
继发帖后：Fitting several regression models with dplyr 尝试将其应用于data.table时，我遇到了一个问题 . 当数据是data.frame时，问题不存在 例： library(data.table) library(dplyr) mtcarsDT <- data.table(mtcars) lmGroups <- mtcarsDT ... -
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dplyr在data.table上，我真的在使用data.table吗？
如果我在 datatable 之上使用 dplyr 语法，在使用dplyr的语法时，是否可以获得数据表的所有速度优势？换句话说，如果我使用dplyr语法查询数据表，是否会误用数据表？或者我是否需要使用纯数据表语法来利用其所有功能 . 提前感谢任何建议 . 代码示例： library(data.table) library(dplyr) diamondsDT <- data.table(gg... -
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根据逻辑条件求和并将值移动到最接近的较小日期
我有一个数据集 testdf （下面的输入），如下所示： head(testdf) # Date ID Value InCalendar #1 2014-01-01 A 0 TRUE #2 2014-01-02 A 18 TRUE #3 2014-01-03 A 0 TRUE #4 2014-01-04 A 10... -
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dplyr :: do如何使用data.table
dplyr::do 似乎不适用于 data.table ： # this works data.frame(1) %>% do(data.frame(1)) ## X1 ## 1 1 # same for a data.table does not work data.table(1) %>% do(data.frame(1)) ## Error in do_.dat... -
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是否存在与data.table :: rleid等效的dplyr？
data.table 提供了一个很好的便利函数，rleid用于游程编码： library(data.table) DT = data.table(grp=rep(c("A", "B", "C", "A", "B"), c(2, 2, 3, 1, 2)), value=1:10) rleid(DT$g... -
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r data.table函数式编程/元编程/语言计算
我正在探索使用data.table包装聚合函数（但实际上它可以是任何类型的函数）的不同方法（也提供了一个dplyr示例），并且想知道关于函数式编程/元编程的最佳实践 性能（对于data.table可能适用的潜在优化，实现是否重要） 可读性（有一个共同商定的标准，例如在大多数使用data.table的包中） 易于推广（元编程的方式是"generalizable"） ... -
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将每个组的另一列乘以并划分多列
我有一个具有以下结构的数据帧： # A tibble: 95 x 7 # Groups: WallReg_2p5 [19] CellID_2p5 Y_Coord_2p5Weighting WallReg_2p5 piC_1 piC_2 piC_3 piC_4 <int> <dbl> <chr> ... -
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条件非等连接
library(tidyverse) iris <- iris means <- iris %>% group_by(Species) %>% summarise_all(funs(mean)) sd <- iris %>% group_by(Species) %>% summarise_all(funs(sd)) bott... -
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涉及因素的data.table赋值
我正在使用 data.table （1.8.9）和 := 运算符来更新另一个表中的值 . 要更新的表（dt1）有许多因子列，带有更新的表（dt2）具有类似的列，其值可能不存在于另一个表中 . 如果dt2中的列是字符，我会收到一条错误消息，但是当我将它们分解时，我会得到不正确的值 . 如何在不将所有因子首先转换为字符的情况下更新表格？ 这是一个简化的例子： library(data.table) ... -
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合并因子与data.table中的非因素会导致意外结果
通过公共列合并两个data.tables，其中在一个data.table中，合并列是一个因子，而在另一个中它不会产生意外结果 . 不会抛出任何警告或错误，并且该问题对所涉及的基础data.tables具有奇怪的含义 . require(data.table) ##Create two tiny data.tables. data <- data.table(Country=c("A... -
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从data.table中删除多个列
从data.table中删除多个列的正确方法是什么？我目前正在使用下面的代码，但是当我不小心重复其中一个列名时，却出现了意外行为 . 我不确定这是不是一个bug，或者我不应该这样删除列 . library(data.table) DT <- data.table(x = letters, y = letters, z = letters) DT[ ,c("x","... -
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data.table中重复的colnames的setnames
由于某些原因（无关紧要），excel导入数据帧中的colnames具有下面给出的重复项（DT是从数据帧DF转换的数据表） . 但是，这些是唯一的名称，因此需要使用 setnames . DF<-structure(list(X1 = c("", "15 May 2014", "16 May 2014", "18 May ... -
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带有空格的列名的data.table操作失败
Reproducible example #Use the Iris data set library(data.table) iris colnames(iris)[3] <- "Petal Length" iris <- as.data.table(iris) 无空间访问列很好 iris[,Petal.Width] 但是访问名称包含空格的列不起作用 iri... -
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对所有组相对于“基线”组进行分组操作，并进行多次观察
从包含每个组的多个观察的数据开始，如下所示： set.seed(1) my.df <- data.frame( timepoint = rep(c(0, 1, 2), each= 3), counts = round(rnorm(9, 50, 10), 0) ) > my.df timepoint counts 1 0 44 2 0 ... -
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选择第n个观察值并使用data.table按组进行求和
我想通过选择 a 和 b 的一个组的最后一次观察，将第一个表变为第二个表， c 的第一个观察，为 d 和 e 的组的每个观察求和，并检查 f ，检查是否有效日期存在并使用该日期 . 表格1： ID a b c d e f 1 10 100 1000 10000 100000 ? 1 10 100 1001 ... -
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按组重复观察的百分比
我有一个随时间变化的公司员工数据集，看起来像这样 data.table(firm = c(rep("A", 8), rep("B", 8)), employee = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, NA, 5, 6, NA, NA, 5, 6, 7, 8), year = c(rep(1, 4), ... -
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以离散属性值为条件对观察进行分组
每个观察我有3个离散属性 . 如果对于2个观察值，这些属性中至少有2个采用相同的值，那么我想将它们组合在一起（实际上总是最多2个属性是相同的） . 我的想法是 Build 一个分组矩阵 . 每行和每列代表一个观察 . 行和列的交叉表示两个观测值的"similarity"，如果至少两个属性值相同，则应采用值 TRUE ，否则为 FALSE . 这是我所做的可重复的示例（ a ，... -
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如果每个观察可以属于多个组，则进行聚合
我想按组聚合日期 . 然而，每个观察可以属于几个组（例如，观察1属于组A和B） . 我找不到用 data.table 实现这个目标的好方法 . 目前，我为每个可能的组创建了一个逻辑变量，如果观察属于该组，则该变量的值为 TRUE . 我正在寻找一种比下面提供的更好的方法 . 我也想知道如何用 tidyverse 实现这一目标 . library(data.table) # Data set.se... -
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在R中的某些观察之前选择组
说 data=structure(list(x1 = c(88L, 88L, 94L, 82L, 68L, 72L, 43L, 84L, 65L, 91L, 65L, 80L, 82L, 63L, 67L, 58L, 100L, 32L, 75L, 66L, 30L, 12L, 97L, 58L, 14L, 64L), group = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, ... -
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在通过将R中的var分组来分隔某些观察之前选择组
在本主题的延续select group before certain observations in R我有分组var - add （x或y） data=structure(list(add = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L... -
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如何在每个组中创建滞后变量？
我有一个data.table： set.seed(1) data <- data.table(time = c(1:3, 1:4), groups = c(rep(c("b", "a"), c(3, 4))), value = rnorm(7)) data # grou... -
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使用data.table进行矩阵运算和分量加法
如果事先不知道要求和的矩阵数，那么在组件方面添加组合的最佳方法是什么？更一般地说，是否有一种很好的方法在data.table的上下文中执行矩阵（或多维数组）操作？我使用 data.table 来通过几个固定变量或类别对数据进行排序和分组的效率，每个变量或类别包含不同数量的观察值 . 例如： 找到数据的每个观察（行）中给出的向量分量的外积，返回每行的矩阵 . 在每组数据类别的所有行上按组件顺...