您好,我正在尝试使用列表的名称将名称列添加到列表中的所有元素中。也就是说,我的列表中有8个表,每个表都有自己的名称table 1...8。因此,稍后我可以将它们取消列表,并区分表的来源。 我已经读过这篇文章了,代码运行正常。R - Add columns to dataframes in list by looping through elements in a vector my_list <- Map(cbind, mylist, Cluster = names(mylist)) 但是,我不太理解Map()。这不是来自Purrr包的map(),对吗?map()将接受顺序为map(d
我在看这个使用的map。下面是:
mtcars %>%
split(.$cyl) %>% # from base R
map(~ lm(mpg ~ wt, data = .))
map(~ lm...中第一个倾斜点的含义是什么?也就是说,R是如何解释第一个倾斜体的?(据我所知,第二个倾斜点表示函数.)。另一种问问题的方法是,为什么以下内容不起作用?
mtcars %>%
split(.$cyl) %>% # from base R
map(lm(mpg ~ wt, data = .))
我想循环glm/lm在多个结果和预测因子上循环,同时按组分层。purrr包中的nest()和map()函数似乎为分层分析提供了一种优雅的解决方案。但是,当我使用接受多个输入的自定义函数时,map()似乎不起作用。 在我见过的来自purrr的几乎所有关于map()的教程中,回归模型示例都是静态的--因变量和自变量都在函数中显式定义。因为我想遍历几十个结果和预测器,所以我正在尝试编写一个lm()函数,它可以遍历不同的组合。 library(dplyr)
library(broom)
library(tidyr)
library(purrr)
# example data set
set.see
我构建了一个闪亮的应用程序,我用hist()和density()对象创建了一些情节,它们都保存在一个列表中,从另一个脚本文件中保存到一个.RDS文件中。所以,在闪亮的我只读了.RDS和制作的情节。
现在一切都在工作,除了我找不到如何用hchart()函数改变高图集的高度之外。在我的代码中,按照它的构建方式,我不能使用管道"%>%",因为我在purrr::map()函数中使用了hchart。
为了更好地解释,我创建了一个小示例,如下所示。
# Example of how the objects are structured
list <-
我有以下简单的用例,其中我定义了两个包含名称和位置的示例:
if(!require(tidyverse)) install.packages("tidyverse", repos = "http://cran.us.r-project.org")
if(!require(ggmap)) devtools::install_github("dkahle/ggmap")
# you may also need to
#register_google(key="<register your own key>")
x &
我试图循环遍历我的data.frame的所有列名,并使用它们作为线性回归中的预测变量。
我目前拥有的是:
for (i in 1:11){
for (j in 1:11){
if (i != j ){
var1 = names(newData)[i]
var2 = names(newData)[j]
glm.fit = glm(re78 ~ as.name(var1):as.name(var2), data=newData)
summary(glm.fit)
cv.glm(newData, glm.fit, K = 10)$delta[1]
}
}
}
其中newD
我见过一个列表应用(lapply)的示例,它很好地获取数据对象的列表,并返回回归输出的列表,我们可以将该列表传递给Stargazer以获得格式良好的输出。Using stargazer with a list of lm objects created by lapply-ing over a split data.frame library(MASS)
library(stargazer)
data(Boston)
by.river <- split(Boston, Boston$chas)
class(by.river)
fit <- lapply(by.river, f
我正在尝试做一个练习,以便更熟悉如何使用purrr中的map函数。我正在创建一些随机数据(10个数据点中的10个列),然后我希望使用map对数据帧中的结果列执行一系列回归(即lm(y ~ x,data = ))。
如果我只是重复使用第一列作为'y',我想执行10次回归,每列从1到10作为'x‘。显然,结果并不重要--这只是方法而已。我想最后得到一个10个线性模型对象的列表。
list_of_vecs <- list()
for (i in 1:10){
list_of_vecs[[paste('vec_', i, sep = ''
我面临着这个问题,让我们将db定义为data.table对象,如下所示:
X Y
1: Joe Snow Joe
2: Sony Ericson Sony
3: JP Morgan JP
4: KATAKURI NA
然后,我想从Y中删除X,如下所示:
db[!is.na(Y), Z := sub(pattern = Y, replacement = "", x = X)]
可以想象,它不起作用,因为sub只接受一个字符作为pattern。我试过这个把戏,但没有用:
db[, pos := 1]
db[!is.n
我尝试保存的对象是在使用chipseeker库注释区域之后生成的 class(peakAnnoList)
[1] "list" 因此,如果我尝试查看对象内部的数据,得到的结果如下所示 peakAnnoList
$DOWN
Annotated peaks generated by ChIPseeker
9458/9458 peaks were annotated
Genomic Annotation Summary:
Feature Frequency
5 Promoter 12.359907
1 1st Ex