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回答
围绕
data.table
中
的
特定
值
设置
时间
序列
的
子集
r
、
time-series
、
data.table
、
subset
这可能是一个基本问题,但如何
围绕
data.table
中
的
特定
值
对
时间
序列
进行
子集
?我有数据: DT <-
data.table
(time = seq(1, 14), b = c(0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 ,0, 0)) 现在我想在b
中
查找所有带有1
的
行,并在找到
的
观察
值
之前和之后保留,比方说2行。
浏览 20
提问于2020-10-29
得票数 0
1
回答
使用with对高频
时间
序列
进行
子集
(用
data.table
替换
data.table
功能)
r
、
data.table
、
posixct
我想所有的数据之间每天
的
特定
时间
使用
data.table
。 R.data.table[Time > as.POSIXct('2016-09-18 08:00:00') & Time < as.POSIXct('2
浏览 4
提问于2016-09-18
得票数 5
2
回答
按列划分
的
子集
和
data.table
的
随机抽样行
r
、
data.table
@gented
的
答案演示了如何从
data.table
中
随机选择行
的
子集
。如果我想在
data.table
中选择某一列
中
的
值
满足
特定
条件
的
所有行,并从同一列
中
的
值
满足不同条件
的
data.table
中
另外选择一个随机
的
行
子集
,该怎么办?例如,假设我希望从mtcar
浏览 1
提问于2019-07-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用while循环消除重复
值
r
、
duplicates
、
time-series
我有一个
时间
序列
数据集,最初
的
观测数据来自每月
的
数据。我将日期转换为每日,并在月初将每个
值
都计算出来。现在,我想在每个重复
值
中
添加一天,直到数据集中没有任何重叠日期为止。这一步骤对于随后
的
分析和绘图至关重要。这是为了生成一个类似于我
的
数据集: sample <- rbind("2007-01-01","2007-02-01","2007-03-01","200
浏览 4
提问于2016-11-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
子集
时间
序列
,以便所选行相差一定
的
最小
时间
r
、
indexing
、
data.table
、
time-series
我在R中使用
data.table
来存储
时间
序列
。我想要返回一个
子集
,以便所选
时间
的
连续行与所选
的
最后一行至少相隔N秒,例如,如果我x <-
data.table
(t=c(0,1,3,4,5,6,7,10,16,17,18,20,21,然后我应该得到一个带有
时间
/
值
对
的
data.table
: y <-
浏览 0
提问于2017-01-24
得票数 4
2
回答
多个
data.table
子集
的
最大
值
r
、
data.table
、
subset
给出
的
是带有基数据
的
data.table
,
子集
的
startIndex,
子集
的
持续
时间
。对于每个
子集
,应用每个持续
时间
。base <-
data.table
(idx=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), val=c(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20))duration <- c(1,2,3
浏览 1
提问于2021-04-04
得票数 0
1
回答
有没有办法加快对较小
的
data.frames
的
细分
r
、
dataframe
、
data.table
、
subset
我必须频繁地对data.frame
序列
进行
子集
(每次运行数百万次)。data.frames大约大小为200行x30列。根据不同
的
状态,data.frame
中
的
值
从一个迭代到下一个迭代。因此,在开始时做一个
子集
是行不通
的
。 与问题形成对比
的
是,我正在寻找data.frame/
data.table
的
给定大小
的
子集
的
加速
设置
浏览 4
提问于2017-04-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
当应用于df[i,]
中
的
dataframe时,foreach %dopa%实际在做什么?
r
、
foreach
、
parallel-processing
、
data.table
、
doparallel
我想我完全误解了foreach并行操作是如何工作
的
。 在下面的示例
中
,foreach是否针对不同
的
i
值
运行7个独立
的
foo(DF[i,])线程,这些线程互相跳转以获取下一个可用行?是否将i
的
单个
值
的
foo(DF[i,])计算在7个线程之间进行?或者,它是否针对相同
的
i
值
分别复制了相同
的
foo(DF[i,])操作7次?此外:是否有可能实现第一个场景,其中几个独立线程以一种并行-
序列
化
浏览 7
提问于2020-05-12
得票数 2
2
回答
基于类型列表列
中
不同类型
值
的
子集
data.table
r
、
list
、
data.table
在询问了这个之后,我意识到在堆栈溢出上没有多少可以回答其他
特定
情况(不仅仅是根据列表列
的
NULL元素来细分行)。下面是一个可以用作示例
的
虚拟
data.table
: DT<-
data.table
(Random_stuff=c(1:12),ColofTypeList=rep(list(NULL,"hello",5,NA所以问题是,当
data.table
列在类型列表
中
时,如何按照不同类型
的
值
子集
这
浏览 3
提问于2019-12-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何选择名称是可变
的
data.table
列
r
、
data.table
我想通过选择
特定
的
列来对
data.table
进行
子集
。但是,我不想指定所有的列名,我希望通过一个变量来选择它们。library(
data.table
)col <- "x"dt2 <- dt[, c(col, "y")]dt[, c("x", "y
浏览 1
提问于2019-10-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何根据
特定
的
sum列
值
对大型
data.table
的
行进行
子集
?
r
、
data.table
如何根据
特定
的
sum列
值
对大型
data.table
的
行进行
子集
?require(
data.table
) x <-
data.table
(frequency = c(10,9,8,7,6,5,4,3,2,1), names = c("ten", "nine", "eight", "seven", "six", "five", &q
浏览 29
提问于2019-10-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R:如何使用成对
的
开始、结束行
序列
创建
data.table
的
动态
子集
r
、
data.table
即,根据行索引将数据表拆分成动态数量
的
可变块 我正在尝试通过行索引将
data.table
拆分成块。 数据是动态
的
,块
的
数量可能会发生变化,大小也会有所不同。我已经确定,对于这个数据集,我希望第3-796、802-857、936-952和1206-2623行作为它们自己
的
单独块,我可以调用/保存为单独
的
变量/等。 我希望脚本是动态
的
,不需要手动输入索引。我可以找到任何长度和数量
的
块,我只是不能将它们导出到一个干净
的
数
浏览 9
提问于2021-08-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
仅在
data.table
包r中使用Fread写入具有
特定
日期
的
行
r
、
data.table
、
fread
我想要做
的
是按
特定
日期对大型.csv文件进行
子集
,以提取
特定
年份。# Example
data.table
created after reading in from freadDT <-
data.table
浏览 2
提问于2015-01-06
得票数 2
3
回答
将具有因子
的
数据表
的
不规则
时间
序列
转换为R
中
的
规则
时间
序列
r
、
datatable
、
time-series
、
xts
、
zoo
我正在尝试将数据表
的
不规则
时间
序列
转换为规则
时间
序列
。我
的
数据如下所示dtRes <-
data.table
(time = c(0.1, 0.8, 1, 2.3, 2.4, 4.8, 4.9),wolle", "wolle", "holz", "holz")), mode = c(4, 4,
浏览 1
提问于2020-06-02
得票数 0
1
回答
R
data.table
在条件下选择行
r
、
data.table
、
conditional-statements
、
subset
、
lapply
我有一个像这样
的
data.table
cells <- c(100, 1, 1980, 1, 0, 1,1,0,1, 150, 1 , 1980, 1,1,1,0,0,0,99,1,1980,1,1,1,1,0,0,899,1,1980,0,1,0,1,1,1(y, keep.rownames = TRUE) 2004年栏
中
的
值
1表示该人在2004年期间连续投保。我需要这个
data.table
的
子集
浏览 1
提问于2018-08-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
提高xts在多个
时间
范围内
的
性能?
r
、
performance
、
data.table
、
xts
、
subset
Core i7; 4 GB 1333 MHz DDR3)## 14.956 0.876 15.837 我还考虑使用
data.table</
浏览 2
提问于2014-02-12
得票数 4
回答已采纳
1
回答
使用NA(或其他
值
)作为
子集
的
端点来
设置
数据表
r
、
data.table
、
subset
、
na
我试图通过使用列
中
的
一些NA
值
作为子
设置
的
结束点来
子集
数据表。这里有一些假数据来说明我
的
意思:set.seed(34) somestuff <- c(NA,'sdr','utyrd','ytrd','fc',NA,NA,'基本上,要删除带有NA
的
行,但也要利用第一列
中
的</
浏览 0
提问于2017-06-05
得票数 1
回答已采纳
4
回答
在R
中
多次在
时间
序列
中找到第一个
值
r
、
time-series
、
data.table
我试图在一个
时间
序列
中
多次找到
特定
的
值
,在这个例子
中
是第一个
值
。数据如下所示 data <-
data.table
::
data.table
(value = c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1,time = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 1
浏览 10
提问于2021-09-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在一个
data.table
中
与多个组
的
互相关
r
、
time-series
、
data.table
我想在
data.table
上计算出
时间
序列
组之间
的
相互关系。我有这种格式
的
时间
序列
数据:group.1 group.2 correlatio
浏览 4
提问于2014-04-11
得票数 4
回答已采纳
1
回答
基于向量
的
data.table
多变量行
子集
r
、
data.table
我正在寻找一种优雅
的
方法,基于可变长度向量动态地
设置
data.table
子集
,分别表示要搜索
的
列和要匹配
的
值
。为了说明这个问题,我有一个
data.table
,如下所示: dt <-
data.table
(a = c(1, 3, 2, 5, 4, 1, 3), b = c(2, 3, 5, 1, 6, 2, 5)cols,它是dt
中
列名
的
任意
子集
,例如: cols <-
浏览 16
提问于2020-10-06
得票数 1
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