問題タブ [tapply]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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r - データフレームのサブセットに関数を繰り返し適用する方法

次のデータフレームから、データフレームから一度に 1 グループずつ外れ値を削除しようとしています。

データ フレームは次のようになります。

データフレームから外れ値を削除するために、次の関数を作成しました。

グループごとに外れ値の行を個別に削除したい (つまりab、 ans c)。group を持つサブデータフレームをa上記の関数に渡し、結果を収集して、 groupbとに対して同じことを行う必要がありcます。

ここで関数を使用できることは知っていaggregateますが、これを達成する方法がわかりません。

任意の助けが必要です。ありがとう

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r - タップ結果を既存のデータ フレームに追加する方法

tapply結果を元のデータ フレームに新しい列として追加したいと考えています。

ここに私のデータフレームがあります:

各カテゴリの平均を列としてデータ フレームに追加したいと思います。カテゴリごとの平均を取得するために使用tapply(dat$birds, dat$category, mean)しましたが、新しい列に関連するカテゴリの平均が表示されるように、それをデータセットに追加する方法が見つかりませんでした。

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r - 2 つのグループを集計する

出力を集計する方法を理解しようとしています。実際のデータに近いダミー データをいくつか作成しました。これは、数百の group1、3 レベルの group2、および数十の検証論理です。これが単純に見える場合はお詫びします。私はたくさん探してつつきました.Rの初心者として、そこにある多種多様なツール(apply family、ddply、aggregate、table、reshapeなど)は両方とも素晴らしいと言わざるを得ません.そして少し怖い:)

次に、これらの論理を数値に変換して合計できるようにする必要があります。

最後の 2 つは近づきますが、何か違うものが必要だと思いますか? 2 つのグループの行と列の両方を合計しようとしています。私はタップリーに精通していますが、それは理解できないようです。

前もって感謝します!!

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r - リストのリストからNAを削除

次のような行列 data.mat があります。

これをリストのリストに変換しようとしています。各行は、より大きなリスト内の 1 つのリストです。私は次のことを行います:

これにより、次のようなNAが含まれたリストのリストが表示されます。

しかし、私が欲しいのは:

タップリーコール中または事後にNAを削除する良い方法はありますか?

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r - 適用関数を使用して並べ替えられたデータセットをランク付けする

私のデータフレームは次のようになります。

temp$Rateソートされます。値がassignRank1、2、3、3、4、5 の新しい列を作成する関数を作成しようとしています。temp$Rank

私のコードは以下の通りです:

どこ :

実行時に次のエラーが発生しますtapply

どこが間違っているのか教えてください。

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r - Rのtapplyとaggregateの違いは何ですか?

上記はサンプルコードです。

aggregateどちらも非常にtapply便利で、同様の機能を実行するようです。

誰かが違いについて説明したり、例を挙げたりできますか?

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r - 行番号を別の列に渡すには

私はデータフレームを持っています。

2 列目の値ごとに 1 列目の最小値を見つける必要があります。しかし、1 列目にある最小値と同じ行から 3 列目に値を返す必要があります。

最初の部分は次のように解決されるようですtapply(1,2, min)

しかし、同じ行を 3 列目に渡す方法は?

より複雑なタスクは、最小値が 1 列目で一意でない場合です。次に、(複数の中から) 名前をアルファベット順に選択し、3 列目の同じ行から対応する値を見つける必要があります。