Questions tagged «r»

假设您有一个像这样的for循环 for(n in 1:5) { #if(n=3) # skip 3rd iteration and go to next iteration cat(n) } 如果满足特定条件，如何跳到下一个迭代？

92 r  for-loop 

已关闭。这个问题是基于观点的。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，以便通过编辑此帖子以事实和引用的形式回答。 2年前关闭。 改善这个问题 我有一个R使用的软件包roxygen2。它在中有一些C代码/src，而我刚开始使用Doxygen。有什么方法可以合并文档或将编译器与roxygen2集成在一起？在哪里放置C代码文档有“最佳实践” 吗？ 对roxygen2和doxygen进行谷歌搜索主要导致roxygen与doxygen结果相似。我发现了一些带有Doxyfiles的软件包，但是没有一致的组织。例如，lme4已inst/doc/Doxyfile输出到源目录doxygen外部的文件夹lme4。Matrix的根目录中也有一个Doxyfile（但在以前的版本中是inst。该文档也被导出到package目录之外。 是否有任何理由不将C文档包含在软件包中，或者尽管Doxygen广泛使用，为什么Doxygen在R软件包中却很少使用C？ 更新：请参阅相关的roxygen2功能请求

91 c  r  documentation  doxygen  roxygen2 

我有以下数据框 x <- read.table(text = " id1 id2 val1 val2 1 a x 1 9 2 a x 2 4 3 a y 3 5 4 a y 4 9 5 b x 1 7 6 b y 4 4 7 b x 3 9 8 b y 2 8", …

91 r  aggregate  r-faq 

R中是否有将曲线拟合为直方图的函数？ 假设您有以下直方图 hist(c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4))) 看起来很正常，但是歪斜了。我想拟合一条偏斜的正态曲线以围绕此直方图。 这个问题是很基本的，但是我似乎在互联网上找不到R的答案。

91 r  histogram  curve-fitting  r-faq 

向量是这样的： c(1,2,3) #[1] 1 2 3 我需要这样的东西： list(1,2,3) #[[1]] #[1] 1 # #[[2]] #[1] 2 # #[[3]] #[1] 3 我尝试了这个： list(c(1,2,3)) #[[1]] #[1] 1 2 3

91 r  r-faq 

我有一个看起来像这样的数据集： Month count 2009-01 12 2009-02 310 2009-03 2379 2009-04 234 2009-05 14 2009-08 1 2009-09 34 2009-10 2386 我想绘制数据（月份为x值，计数为y值）。由于数据中存在空白，因此我想将本月的信息转换为日期。我试过了： as.Date("2009-03", "%Y-%m") 但这没有用。怎么了？似乎as.Date（）也需要一天，并且无法为该天设置标准值吗？哪个功能可以解决我的问题？

91 r  date  posix  zoo  r-faq 

如果我使用dplyr语法上的顶部数据表中，同时仍然使用dplyr的语法我能得到的所有数据表的速度益处？换句话说，如果我使用dplyr语法查询数据表，是否会滥用数据表？还是我需要使用纯数据表语法来发挥其全部功能。 在此先感谢您的任何建议。代码示例： library(data.table) library(dplyr) diamondsDT <- data.table(ggplot2::diamonds) setkey(diamondsDT, cut) diamondsDT %>% filter(cut != "Fair") %>% group_by(cut) %>% summarize(AvgPrice = mean(price), MedianPrice = as.numeric(median(price)), Count = n()) %>% arrange(desc(Count)) 结果： # cut AvgPrice MedianPrice Count # 1 Ideal 3457.542 1810.0 21551 # 2 Premium 4584.258 3185.0 13791 # 3 Very Good …

91 r  data.table  dplyr 

data.table如果变量名称存储在字符向量中，如何在a中引用变量？例如，这适用于data.frame： df <- data.frame(col1 = 1:3) colname <- "col1" df[colname] <- 4:6 df # col1 # 1 4 # 2 5 # 3 6 如何使用或不使用:=符号对data.table执行相同的操作？显而易见的事情是dt[ , list(colname)]行不通的（我也没想到）。

91 r  data.table 

我有一个简单的数据框，正在尝试使用进行组合的线和点图ggplot2。假设我的数据如下所示： df <- data.frame(x=rep(1:10,2), y=c(1:10,11:20), group=c(rep("a",10),rep("b",10))) 我正在尝试绘制一个图： g <- ggplot(df, aes(x=x, y=y, group=group)) g <- g + geom_line(aes(colour=group)) g <- g + geom_point(aes(colour=group, alpha = .8)) g 结果看起来不错，只有一个例外。它有一个额外的图例，显示了alpha我的geom_point图层。 如何使图例显示组颜色，而不显示图例设置？

91 r  ggplot2  legend 

从前，我改变了我的 ggplot2使用windowsFonts(Times=windowsFont("TT Times New Roman"))来更改字体。现在我无法摆脱它。 在尝试设置时family=""，ggplot2 theme()我似乎无法生成字体更改，因为我使用不同的字体系列编译以下MWE。 library(ggplot2) library(extrafont) loadfonts(device = "win") a <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point() + ggtitle("Fuel Efficiency of 32 Cars") + xlab("Weight (x1000 lb)") + ylab("Miles per Gallon") + theme(text=element_text(size=16, # family="Comic Sans MS")) # family="CM Roman")) # family="TT Times New Roman")) # family="Sans")) family="Serif")) …

91 r  ggplot2  fonts  extrafont  showtext 

我对R相当陌生，但是使用得越多，我看到的就比SAS或SPSS强大得多。我看到的主要好处之一就是能够从Web上获取和分析数据。我想这是可能的（甚至可能很简单），但是我正在寻找解析Web上公开可用的JSON数据的方法。我决不是一名程序员，因此，您能提供的任何帮助和说明将不胜感激。即使您为我指出了一个基本的工作示例，我也可能会完成它。

90 json  r 

检查这个例子： > a = matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, dimnames = list(LETTERS[1:3], LETTERS[1:3])) > a A B C A 1 4 7 B 2 5 8 C 3 6 9 该表正确显示。有两种不同的方式将其写入文件... write.csv(a, 'a.csv') 如预期的那样： "","A","B","C" "A",1,4,7 "B",2,5,8 "C",3,6,9 和write.table(a, 'a.txt')哪个拧 "A" "B" "C" "A" 1 4 7 "B" …

90 r  export-to-csv  write.table 

是否可以按两列分组？那么叉积是由geom_point()和绘制的geom_smooth()？ 例如： frame <- data.frame( series <- rep(c('a', 'b'), 6), sample <- rep(c('glass','water', 'metal'), 4), data <- c(1:12)) ggplot(frame, aes()) # ... 这样的点6和12共享一个组，但不能与3。

90 r  ggplot2 

我system.time(expression)用来衡量R函数的执行时间。 我得到的电话输出 system.time(myfunction()) 是： user system elapsed 117.36 5.65 127.86 “用户”和“系统”如何衡量？

90 r  time 

我正在对一个特定文件夹中的所有文件进行一个相对简单的分析，并将其放入函数中。我想知道是否有人提供了一些技巧来帮助我在许多不同的文件夹上自动化该过程。 首先，我想知道是否有一种方法可以将特定文件夹中的所有文件直接读取到R中。我相信以下命令将列出所有文件： files <- (Sys.glob("*.csv")) ...我从使用R找到列出具有指定扩展名的所有文件 然后以下代码将所有这些文件读入R。 listOfFiles <- lapply(files, function(x) read.table(x, header = FALSE)) …从在R中处理多个文件 但是文件似乎是作为一个连续列表而不是单个文件读取的……我如何更改脚本以将单个文件夹中的所有csv文件作为单个数据帧打开？ 其次，假设我可以分别读取所有文件，那么如何一次性完成所有这些数据帧的功能。例如，我创建了四个小数据框，以便说明我想要的内容： Df.1 <- data.frame(A = c(5,4,7,6,8,4),B = (c(1,5,2,4,9,1))) Df.2 <- data.frame(A = c(1:6),B = (c(2,3,4,5,1,1))) Df.3 <- data.frame(A = c(4,6,8,0,1,11),B = (c(7,6,5,9,1,15))) Df.4 <- data.frame(A = c(4,2,6,8,1,0),B = (c(3,1,9,11,2,16))) 我还组成了一个示例函数： Summary<-function(dfile){ SumA<-sum(dfile$A) MinA<-min(dfile$A) …

90 r