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r - ループなしで加重値を計算する方法は?
些細な質問で申し訳ありません。これが私のサンプルデータです:
特定の日とシンボルに対して、テーブル 'x' には 2 つの値 (V1、V2) があります。
特定の日のすべての値 (V1、V2) には、3 つのグループの重み (w1、w2、w3) があります。
ループなしで 2 つのテーブルの加重値を計算する方法** たとえば、'20130101' では、'x1' の V1 と V2 はそれぞれ 1 と 3 です。次に、テーブル「y」で日付「20130101」と V1 および V2 を検索すると、3 つのグループの重みが得られます。加重値は次のように計算されます。
結果表は次のようになります。
r - 関数内の複数の引数にラップする
次の形式で lapply 関数を使用しています。
私は R の初心者なので、上記の lapply 呼び出しを一般化して別の変数を追加するのに問題があります。つまり、lapply は 2 つの引数の関数を呼び出すことになります。これは私がやろうとしたことです:
ここでの考え方は次のとおりです。idx1 を修正してから、各 idx4 に対して lapply 関数を使用します。次に、次の idx1 についても同じです。私は入れ子になったラップリーのようなものになるはずです。
これまでのところ、これを行う正しい方法を思い付くことができません。誰かが何かヒントを提供してくれますか?
PS .: この質問は私が以前に尋ねた質問に関連していますが、ここでの問題は、以前の回答を 4 次元に一般化できないことです。今後、この一般化を行う方法についてのヒントを求めています。ありがとう
r - Rでどのように貼り付け機能が機能しますか?
これは私のコードです
ここで、貼り付け機能は2つの組み合わせでのみ機能します。同時に2つ以上の組み合わせのループで同じコードが必要です。
今、私は次のような2つの組み合わせを取得します
今私は欲しい
機能中paste
。
r - 日付/因子ベクトル フィールドで sapply を使用 - 増分値を含める
欠損値を含む日付フィールド (要素クラスを文字列に変換) があり、欠損値ごとに連続番号を入力したいと考えています。これまでの私のコードは次のとおりです...
カウンターはインクリメントせず、次のようなベクトルを返します。
カウンターをインクリメントするための助けをいただければ幸いです。
r - パフォーマンス分析データを適用する
次の列を持つリターン時系列で構成されるデータフレームがあります
x.R
リターンで構成される私のデータフレームです
パフォーマンス分析ツールでメソッド findDrawdowns を使用して、各時系列に適用したいと考えています。findDrawdowns からのすべての出力にアクセスできるように、結果をリストに保存したいと思います
上記のコマンドは、以下を生成します。値にアクセスする方法がわからない..どんな助けでも大歓迎です!
r - 複数の列に対する R substr 関数
私は3つの列を持っています。最初の列には一意の ID があり、2 番目と 3 番目の列には文字列データといくつかの NA データがあります。列 2 から情報を抽出し、それを別の列に入れ、列 3 についても同じことを行う必要があります。 for ループを使用して、次のように関数を作成しています。3 番目の文字の後に列を分割する必要があります。[たとえば、下の V1 列では、AAAbbb を AAA と bbb に分割し、それらを別々の列に配置する必要があります。substr を使用してこれを行うことができることを知っています。私はRが初めてです、助けてください。
UID * V1 * V2 *
Z001NL * AAAbbb * IADSFO *
Z001NP * IADSFO * NA *
Z0024G * SFOHNL * NLSFO0 *
これが私のコードです。
}
test は、読み込むデータ フレームになります。
出力としてこれが必要です
UID * V1.1 * V1.2 * V2.1 * V2.2
Z001NL * AAA * bbb * IAD * SFO
Z001NP * IAD * SFO * NA * NA
Z0024G * SFO * HNL * NLS * SFO
r - NA値を持つデータフレーム内の列の平均とSD
値を持つ data.frame の複数の列 (最初の列を除く) の平均と標準偏差を計算しようとしていNA
ます。
colMeans
、などを試みましたがsapply
、data.frame を実行するループを作成し、平均と標準偏差を別のテーブルに保存しますが、「FUN」エラーが発生し続けます。どんな助けでも素晴らしいでしょう。ありがとう
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