Questions tagged «r»

是否可以通过编程方式在脚本本身内部找到R脚本的路径？ 我之所以这样问是因为我有几个使用RGtk2和加载.glade文件中的GUI的脚本。 在这些脚本中，我必须setwd("path/to/the/script")在开头添加一条指令，否则将找不到.glade文件（位于同一目录中）。 很好，但是如果我将脚本移动到其他目录或另一台计算机，则必须更改路径。我知道，这没什么大不了的，但是拥有这样的东西会很好： setwd(getScriptPath()) 那么，是否存在类似的功能？

68 r  path 

我想将数据保存到.RData文件中。 例如，我想保存1.RData两个csv文件和一些信息。 在这里，我有两个csv文件 1) file_1.csv contains object city[[1]] 2) file_2.csv contains object city[[2]] 并另外保存以下其他值，国家和人口。所以，我想我首先需要从两个csv文件中使对象成为“城市”。 1.RData的结构可能如下所示： > data = load("1.RData") > data [1] "city" "country" "population" > city [[1]] NEW YORK 1.1 SAN FRANCISCO 3.1 [[2]] TEXAS 1.3 SEATTLE 1.4 > class(city) [1] "list" > country [1] "east" "west" "north" > …

68 r  rdata 

我有一个像这样的data.frame： df <- read.csv(text = "ONE,TWO,THREE 23,234,324 34,534,12 56,324,124 34,234,124 123,534,654") 我想生成一个看起来像这样的百分比条形图（在LibreOffice Calc中制作）： 因此，应该对条进行标准化处理，以使所有堆叠具有相同的高度，总和为100％。到目前为止，我所能获得的只是一个堆积的条形图（不是百分比），使用： barplot(as.matrix(df)) 有什么帮助吗？

68 r  ggplot2 

我是使用dplyr的新手，我需要计算一组中的不同值。这是一个表格示例： data=data.frame(aa=c(1,2,3,4,NA), bb=c('a', 'b', 'a', 'c', 'c')) 我知道我可以做类似的事情： by_bb<-group_by(data, bb, add = TRUE) summarise(by_bb, mean(aa, na.rm=TRUE), max(aa), sum(!is.na(aa)), length(aa)) 但是，如果我要计算独特元素的数量？ 我可以： > summarise(by_bb,length(unique(unlist(aa)))) bb length(unique(unlist(aa))) 1 a 2 2 b 1 3 c 2 如果我想排除NA，我可以这样做： > summarise(by_bb,length(unique(unlist(aa[!is.na(aa)])))) bb length(unique(unlist(aa[!is.na(aa)]))) 1 a 2 2 b 1 3 c 1 但这对我来说有点难以理解。有没有更好的方法来进行这种总结？

68 r  dplyr  idioms  summarization 

您可以通过引用加上“ R”吗？例如，在以下代码中： setClass("MyClass", representation( name="character" )) instance1 <-new("MyClass",name="Hello1") instance2 <-new("MyClass",name="Hello2") array = c(instance1,instance2) instance1 array instance1@name="World!" instance1 array 输出是 > instance1 An object of class “MyClass” Slot "name": [1] "World!" > array [[1]] An object of class “MyClass” Slot "name": [1] "Hello1" [[2]] An object of class “MyClass” Slot "name": …

68 r  oop  parameter-passing  pass-by-reference 

我想知道是否有可能从 R类似于-Profiler的方式-Codematlab。也就是说，要了解哪些行号特别慢。 到目前为止，我所取得的成就并不令人满意。我曾经Rprof为我提供个人资料文件。使用summaryRprof我得到类似以下内容： $by.self self.time self.pct total.time total.pct [.data.frame 0.72 10.1 1.84 25.8 inherits 0.50 7.0 1.10 15.4 data.frame 0.48 6.7 4.86 68.3 unique.default 0.44 6.2 0.48 6.7 deparse 0.36 5.1 1.18 16.6 rbind 0.30 4.2 2.22 31.2 match 0.28 3.9 1.38 19.4 [<-.factor 0.28 3.9 0.56 7.9 levels 0.26 …

68 r  profiling  profiler 

有什么机制可以转换roxygen看到的注释，最好是在roxygen-> rd转换之前？ 例如，假设我有： #' My function. Does stuff with numbers. #' #' This takes an input `x` and does something with it. #' @param x a number. myFunction <- function (x) { } 现在，假设我想在roxygen解析注释之前进行一些注释转换，例如用替换反引号中所有事物实例\code{}。即： preprocess <- function (txt) { gsub('`([^ ]+)`', '\\\\code{\\1}', txt) } # cat(preprocess('Takes an input `x` and …

68 r  roxygen2 

当然，我可以这样替换特定的参数： mydata=c("á","é","ó") mydata=gsub("á","a",mydata) mydata=gsub("é","e",mydata) mydata=gsub("ó","o",mydata) mydata 但是肯定有一种更简单的方法可以在线完成所有操作，对吗？我发现gsub在这方面的帮助不是很全面。

68 r  regex  gsub 

我似乎无法找到究竟任何文件.EACHI中做data.table。我在文档中看到了简短的提及： 当在i和setting中传递那些组时，对已知组的子集进行聚合特别有效by=.EACHI。当i为data.table时，DT[i,j,by=.EACHI]评估连接的每一行j的组。我们称每个i为分组。DTi 但是，“群体”在意义上DT意味着什么？群组是否由设置的键确定DT？该组是否是使用所有列作为键的每个不同的行？我完全理解如何运行类似的东西，DT[i,j,by=my_grouping_variable]但是对于如何.EACHI工作却感到困惑。有人可以解释吗？

68 r  performance  group-by  data.table 

有没有简单的方法来触发R崩溃？这仅出于测试目的，目的是查看在后台使用R的某个程序对崩溃的反应，并帮助确定某些罕见问题是否由崩溃引起。

68 r  crash 

我试图使用该browser()命令进行早期调试。 现在，我一直在控制台输入窗口中获得以下内容： Browse[13]> 是否有可能摆脱这种情况而回到正常的控制台窗口？

68 r  debugging 

我在R中有一个数据表： library(data.table) set.seed(1234) DT <- data.table(x=rep(c(1,2,3),each=4), y=c("A","B"), v=sample(1:100,12)) DT x y v [1,] 1 A 12 [2,] 1 B 62 [3,] 1 A 60 [4,] 1 B 61 [5,] 2 A 83 [6,] 2 B 97 [7,] 2 A 1 [8,] 2 B 22 [9,] 3 A 99 [10,] 3 …

67 r  data.table 

我喜欢reshape2软件包，因为它使生活变得轻松自如。通常，Hadley在其先前的软件包中进行了改进，以启用简化的，运行速度更快的代码。我想我会给tidyr一抡，并从我读我认为gather是非常相似melt的reshape2。但是在阅读了文档之后，我无法gather完成相同的任务melt。 资料检视 这是数据视图（实际数据以dput帖子结尾的形式显示）： teacher yr1.baseline pd yr1.lesson1 yr1.lesson2 yr2.lesson1 yr2.lesson2 yr2.lesson3 1 3 1/13/09 2/5/09 3/6/09 4/27/09 10/7/09 11/18/09 3/4/10 2 7 1/15/09 2/5/09 3/3/09 5/5/09 10/16/09 11/18/09 3/4/10 3 8 1/27/09 2/5/09 3/3/09 4/27/09 10/7/09 11/18/09 3/5/10 码 这是melt我尝试的时尚代码gather。我gather该怎么做melt？ library(reshape2); library(dplyr); library(tidyr) dat %>% melt(id=c("teacher", "pd"), value.name="date") dat %>% …

67 r  reshape2  tidyr 

经过一番研究，我找到了一种防止显示无用的传说的方法 ... + theme(legend.position = "none") 在哪里可以找到themeggplot2的所有可用选项及其默认值？

67 r  ggplot2 

如果我加载MASS包裹： library(MASS) 然后加载尝试运行dplyr::select，我得到一个错误： library(dplyr) mtcars %.% select(mpg) # Error in select(`__prev`, mpg) : unused argument (mpg) 如何使用dplyr::select已MASS加载的软件包？

67 r  dplyr