考虑一个具有两个数字和一个分类特性的数据表。我想把这个数据表转换成一个新的数据表。此数据表的每一行应对应于分类特性的一个值。此外,它还应该包含一个列,该列包含每个分类值的数值特征所产生的平均向量,以及一个具有协方差矩阵的列。此外,只能使用包含引用数值特性的列的名称的对象。
似乎必须为此使用列表,例如,参见。然而,这些信息对我的帮助还不够。
下面是一个示例:
library(data.table)
set.seed(42)
a <- sample(1:3, 10, TRUE)
b <- rnorm(10)
d <- rpois(10, 3)
data <- data.t
因此,我创建了一个环境(我正在尝试将其用作哈希表)。
为了澄清,我使用以下方法访问环境中存储的值:
hash[["uniqueIDString"]] ## hash takes a uniqueID and returns a
## dataframe subset that is precomputed
我还有一个名为func的函数,它返回哈希返回的行的某些子集。它对单个调用很好,但是它不是向量化的,所以我不能在转换中使用它,这是非常重要的。
以下内容不起作用:
df <- transform(
我正在进行一系列复杂的数据操作,在这样做的过程中,我从一个“源”dataframe创建了一系列数据格式,并动态地命名了我的所有“子集”数据。它们都有相同的结构(列),我想将它们绑定在一起。
我面临的挑战是,在动态命名/创建这些数据文件之后,我似乎无法获得绑定的语法。
因此,为了创建我的“子集”数据,我将所需的数据放入名为df_master的dataframe中,并使用assign命名它。我在for循环中这样做,所以我最终得到了10个子集数据。伪代码如下所示:
for (i in 1:10){
.... do some stuff ...
master_df <- sa
我想要生成一个数据文件hminput,其中包含来自不同的较小数据(名为frqAFR、frqAMR、..。等等,如下所示)。因此,与其单独编写所有代码来提取每个列的三列,然后按列绑定它们,然后再按行绑定,我想知道是否可以使用列表中包含字符串的for循环对其进行一些优化。
所以,到目前为止,我的想法是:
listpop<-c("frqAFR","frqAMR","frqEUR","frqEAS","frqSAS","frqAFROURU","frqIND")
for (g in
我有一个测试域类 public class TestDocument {
private final String id;
private final String strField;
private final Integer intField;
public TestDocument(final String id, final String strField, final Integer intField) {
this.id = id;
this.strField = strField;
this
我使用下面的代码将文件从ftp机器传输到本地计算机。我在本地机器上运行这段代码
#check path exists in local
if [[ -d /ahome/data/tt/ftp ]] then
print "$scriptname path exists" 1>&2;
fi
#output run.ksh path exists
#Create if path not exists in Local
if [[ ! -d /ahome/data/tt/ftp ]] then