タグ付けされた質問 「r」

この質問の答えはコミュニティの努力です。この投稿を改善するには、既存の回答を編集してください。現在、新しい回答や相互作用を受け入れていません。 同僚とパフォーマンスについて話し合ったり、指導したり、バグレポートを送信したり、メーリングリストやここStack Stackflowでガイダンスを検索したりする場合、再現可能な例がよく尋ねられ、常に役立ちます。 優れた例を作成するためのヒントは何ですか？からデータ構造を貼り付ける方法rテキスト形式で？他にどのような情報を含める必要がありますか？ dput()、dump()またはを使用することに加えて他のトリックはありstructure()ますか？library()or require()ステートメントはいつ含める必要がありますか？言葉1つの避けなければならない、に加えて予約されたc、df、data、などを？ どうすれば素晴らしい r 再現可能な例？

2473 r  r-faq 

data.frameを複数の列で並べ替えたい。たとえば、以下のdata.frameでは、列z（降順）で並べ替え、次に列b（昇順）で並べ替えます。 dd <- data.frame(b = factor(c("Hi", "Med", "Hi", "Low"), levels = c("Low", "Med", "Hi"), ordered = TRUE), x = c("A", "D", "A", "C"), y = c(8, 3, 9, 9), z = c(1, 1, 1, 2)) dd b x y z 1 Hi A 8 1 2 Med D 3 1 …

1316 r  sorting  dataframe  r-faq 

2つのデータフレームがあるとします。 df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3))) df2 = data.frame(CustomerId = c(2, 4, 6), State = c(rep("Alabama", 2), rep("Ohio", 1))) df1 # CustomerId Product # 1 Toaster # 2 Toaster # 3 Toaster # 4 Radio # 5 Radio # 6 Radio df2 # CustomerId …

1233 r  join  merge  dataframe  r-faq 

Rで何か「マップ」pyを実行したいときはいつでも、通常はapplyファミリーの関数を使用しようとします。 しかし、私はそれらの違いを完全には理解していません-どのように{ sapply、lapplyなど}出力がどのように見えるか、または入力が可能であっても、何の入力/グループ化された入力に関数を適用する-多くの場合、私はので、私が欲しいものを手に入れるまでそれらすべてを通り抜けてください。 誰かがいつどのように使用するか説明できますか？ 私の現在の（おそらく正しくない/不完全な）理解は... sapply(vec, f)：入力はベクトルです。出力はベクトル/行列で、要素iはf(vec[i])でfあり、複数要素の出力がある場合に行列を提供します lapply(vec, f)： と同じ sapplyですが、出力はリストですか？ apply(matrix, 1/2, f)：入力は行列です。出力はベクトルで、要素はiはf（行列の行/列i）です。 tapply(vector, grouping, f)：出力は行列/配列であり、行列/配列の要素はベクトルのfグループ化gでの値であり、g、行/列名にプッシュされます by(dataframe, grouping, f)：gグループ化しましょう。fグループ/データフレームの各列に適用されます。f各列のグループと値をきれいに出力します。 aggregate(matrix, grouping, f)：に似てbyいますが、出力をきれいに出力する代わりに、aggregateはすべてをデータフレームに貼り付けます。 サイド質問：私はまだplyrまたはリシェイプを学んでいない-でしょうplyrかreshape、完全にこれらのすべてを置き換えますか？

1040 r  lapply  sapply  tapply  r-faq 

データフレームから削除したい列がいくつかあります。私はそれらを個別に削除できることを知っています： df$x <- NULL しかし、私はより少ないコマンドでこれを行うことを望んでいました。 また、次のような整数インデックスを使用して列を削除できることも知っています。 df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ] しかし、私は変数の相対的な位置が変化するのではないかと心配しています。 Rがどれほど強力であるかを考えると、各列を1つずつ削除するよりも良い方法があると考えました。

874 r  dataframe  r-faq 

このデータフレームの次のような行を削除します。 a）すべての列にわたってsを含みNAます。以下は私のデータフレームの例です。 gene hsap mmul mmus rnor cfam 1 ENSG00000208234 0 NA NA NA NA 2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2 3 ENSG00000221622 0 NA NA NA NA 4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2 5 ENSG00000207431 0 NA NA NA NA 6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2 …

852 r  dataframe  filter  missing-data  r-faq 

概観 私はに比較的慣れていますがdata.table、にはあまり詳しくありませんdplyr。私はSOに現れたdplyrビネットと例をいくつか読みましたが、これまでのところ、私の結論は次のとおりです。 data.tableそしてdplyrスピードに匹敵する、多くの（すなわち> 10-100K）グループがある場合を除いて、いくつかの他の状況（下のベンチマークを参照） dplyr よりアクセスしやすい構文があります dplyr 潜在的なDB相互作用を抽象化します（またはそうします） いくつかの小さな機能の違いがあります（以下の「例/使用法」を参照） 私の心の中で2.私はそれにかなり慣れているのでdata.table、それほど重くはありませんが、両方に不慣れなユーザーにとっては、それが大きな要因になることは理解しています。どちらがより直感的であるかについての議論は避けたいと思います。これは、すでに詳しい人の観点から尋ねられた私の特定の質問とは無関係であるためdata.tableです。また、「より直感的」な方が分析が速くなることについての議論は避けたいと思います（確かにそうですが、ここでも、私が最も興味を持っていることはありません）。 質問 私が知りたいのは： パッケージに精通している人にとっては、どちらか一方のパッケージを使用してコーディングする方がはるかに簡単な分析タスクがあります（つまり、必要なキーストロークと難解性の必要なレベルの組み合わせ。 あるパッケージと別のパッケージで大幅に（つまり2倍以上）より効率的に実行される分析タスクはありますか？ 最近のSOの質問の 1つで、これについてもう少し考えるようになりました。それまでは、dplyr私がすでにできることをはるかに超えるとは思わなかったからdata.tableです。ここにdplyr解決策があります（Qの最後のデータ）： dat %.% group_by(name, job) %.% filter(job != "Boss" | year == min(year)) %.% mutate(cumu_job2 = cumsum(job2)) これは、data.tableソリューションでのハックの試みよりもはるかに優れていました。とは言っdata.tableても、優れたソリューションもかなり優れています（Jean-Robert、Arunに感謝します。ここでは、厳密に最も最適なソリューションよりも単一のステートメントを優先したことに注意してください）。 setDT(dat)[, .SD[job != "Boss" | year == min(year)][, cumjob := cumsum(job2)], by=list(id, job) ] 後者の構文は非常に難解に思えるかもしれdata.tableませんが、慣れていれば（つまり、より難解なトリックを使用しない場合）、実際にはかなり簡単です。 理想的には私が見てみたいことはいくつかの良い例がなかったですdplyrかdata.tableより簡潔であるか、パフォーマンスが大幅に優れているか方法であるです。 例 …

759 r  data.table  dplyr 

データフレームがあり、一部の列にNA値があります。 これらのNA値をゼロに置き換えるにはどうすればよいですか？

728 r  dataframe  na  missing-data  imputation 

代入演算子=と<-R の違いは何ですか？ この例が示すように、演算子は少し異なります。 x <- y <- 5 x = y = 5 x = y <- 5 x <- y = 5 # Error in (x <- y) = 5 : could not find function "<-<-" しかし、これが唯一の違いですか？

712 r  assignment-operator  r-faq 

どうやら、人々はMathematicaとLaTeX でxkcdスタイルのグラフを作成する方法を見つけました。Rでできますか？Ggplot2-ers？geom_xkcdおよび/またはtheme_xkcd？ 私はベースグラフィックで推測します、par（xkcd = TRUE）？どうすればいいのですか？ ggplot2の最初のスタブとして（そして以下でよりエレガントに示します）、ジッター引数を線に追加すると、手描きの見栄えが良くなります。そう - ggplot(mapping=aes(x=seq(1,10,.1), y=seq(1,10,.1))) + geom_line(position="jitter", color="red", size=2) + theme_bw() これは良い例になりますが、Axesとフォントは複雑になります。ただし、フォントは解決されたように見えます（下記）。軸を空にして手動で描画するための軸を処理する唯一の方法はありますか？よりエレガントな解決策はありますか？特に、ggplot2では、新しいテーマシステムのelement_lineを変更して、ジッターのような引数を取ることができますか？

697 r  ggplot2  plot 

X軸がラベルの長い因子であるプロットがあります。おそらく理想的な視覚化ではありませんが、今のところは、これらのラベルを回転させて垂直にしたいと思います。以下のコードでこの部分を理解しましたが、ご覧のとおり、ラベルが完全に表示されていません。 data(diamonds) diamonds$cut <- paste("Super Dee-Duper",as.character(diamonds$cut)) q <- qplot(cut,carat,data=diamonds,geom="boxplot") q + opts(axis.text.x=theme_text(angle=-90))

670 r  ggplot2  labels 

因子を数値または整数に変換すると、値を数値としてではなく、基礎となるレベルコードを取得します。 f <- factor(sample(runif(5), 20, replace = TRUE)) ## [1] 0.0248644019011408 0.0248644019011408 0.179684827337041 ## [4] 0.0284090070053935 0.363644931698218 0.363644931698218 ## [7] 0.179684827337041 0.249704354675487 0.249704354675487 ## [10] 0.0248644019011408 0.249704354675487 0.0284090070053935 ## [13] 0.179684827337041 0.0248644019011408 0.179684827337041 ## [16] 0.363644931698218 0.249704354675487 0.363644931698218 ## [19] 0.179684827337041 0.0284090070053935 ## 5 Levels: 0.0248644019011408 0.0284090070053935 ... 0.363644931698218 as.numeric(f) …

599 r  casting  r-faq 

y1とy2を同じプロットにプロットします。 x <- seq(-2, 2, 0.05) y1 <- pnorm(x) y2 <- pnorm(x, 1, 1) plot(x, y1, type = "l", col = "red") plot(x, y2, type = "l", col = "green") しかし、私がこのようにすると、それらは一緒に同じプロットにプロットされません。 Matlab hold onではこれを行うことができますが、誰でもRでこれを行う方法を知っていますか？

571 r  plot  ggplot2  r-faq 

違いは何であるrequire()とはlibrary()？

565 r  packages 

私はパッケージをインストールしようとしました install.packages("foobarbaz") 警告を受けた Warning message: package 'foobarbaz' is not available (for R version x.y.z) Rがパッケージが利用可能であると考えないのはなぜですか？ この問題の特定のインスタンスに関する次の質問も参照してください。 パッケージがR 2.15.2で機能しない パッケージ 'Rbbg'が利用できない（Rバージョン2.15.2の場合） パッケージが利用できない（Rバージョン2.15.2の場合） パッケージdoMCがRバージョン3.0.0で利用できない警告install.packages 依存関係「Rglpk」はパッケージ「fPortfolio」 では使用できませんパッケージがRバージョンで使用できない場合はどうすればよいですか？ RのbigvisパッケージはRバージョン3.0.1では使用できませんか？ パッケージ 'syncwave' / 'mvcwt'は利用できません（Rバージョン3.0.2の場合） パッケージ 'diamonds'は利用できません（Rバージョン3.0.0の場合）R のplyrパッケージはRバージョン3.0.2では利用できませんか？ R 64にインストールされていないパッケージbigmemory 3.0.2 パッケージ「makeR」は使用できません（バージョン3.0.2の場合） パッケージ 'RTN'が利用できません（Rバージョン3.0.1の場合） geoRパッケージのインストールの問題パッケージ パッケージ 'twitterR'が利用できません（Rバージョン3.1.0の場合） 'Rcpp、パッケージのインストール方法？「パッケージが利用できません」というパッケージを取得しました パッケージ「データセット」が利用できません（Rバージョン3.1.1の場合） 「パッケージ「rhipe」が利用できません（Rバージョン3.1.2の場合）」

561 r  installation  repository  package  r-faq