タグ付けされた質問 「plyr」

で作業するとき、すべての行に適用する必要があるスカラー関数plyrに使用すると便利であることがよくありましたadply。 例えば data(iris) library(plyr) head( adply(iris, 1, transform , Max.Len= max(Sepal.Length,Petal.Length)) ) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Max.Len 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 5.1 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 4.9 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.7 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4.6 5 5.0 3.6 1.4 …

121 r  plyr  dplyr 

の関数で使用summariseする場合、空のカテゴリはデフォルトで削除されます。この動作を変更するには、を追加します。ただし、これをで使用する場合は機能しません。結果に空のカテゴリを保持する別の方法はありますか？plyrddply.drop = FALSEsummarisedplyr 以下は、偽のデータの例です。 library(dplyr) df = data.frame(a=rep(1:3,4), b=rep(1:2,6)) # Now add an extra level to df$b that has no corresponding value in df$a df$b = factor(df$b, levels=1:3) # Summarise with plyr, keeping categories with a count of zero plyr::ddply(df, "b", summarise, count_a=length(a), .drop=FALSE) b count_a 1 1 6 2 …

97 r  dplyr  plyr  tidyr 

dplyrパッケージの例の1つを再現しようとしていますが、このエラーメッセージが表示されます。各組み合わせの頻度で生成される新しい列nが表示されることを期待しています。何が欠けていますか？パッケージがロードされていることを3回チェックしました。 library(dplyr) # summarise peels off a single layer of grouping by_vs_am <- group_by(mtcars, vs, am) by_vs <- summarise(by_vs_am, n = n()) n（）のエラー：この関数を直接呼び出すことはできません

96 r  function  plyr  dplyr  conflicting-libraries 

mtcarsデータセットを使用しています。特定のデータの組み合わせのレコード数を調べたい。count(*)SQLのgroupby句に非常によく似たもの。plyrddply()から私のために働いています library(plyr) ddply(mtcars, .(cyl,gear),nrow) 出力があります cyl gear V1 1 4 3 1 2 4 4 8 3 4 5 2 4 6 3 2 5 6 4 4 6 6 5 1 7 8 3 12 8 8 5 2 このコードを使用する library(dplyr) g <- group_by(mtcars, cyl, gear) summarise(g, length(gear)) 出力があります …

83 r  dplyr  count  plyr 

まったく同じことを行う2つのスクリプトがあります。 しかし、1つのスクリプトは82.7 KBの重みを持つ3つのRDataファイルを作成し、もう1つのスクリプトは120 KBの重みを持つ3つのRDataファイルを作成します。 最初のものはパラレルなしです： library("plyr") ddply(.data = iris, .variables = "Species", ##.parallel=TRUE,##Without parallel .fun = function(SpeciesData){ #Create Simple Model ------------------------------------------------------------- Model <- lm(formula = "Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width",data = SpeciesData) #Save The Model ------------------------------------------------------------- save(Model, compress = FALSE, file = gsub(x = "Species.RData", pattern = "Species", replacement = unique(SpeciesData$Species))) }) 2つ目はパラレルを使用する場合です。 library("plyr") …

9 r  plyr