我需要找到许多(+60)相对较大的data.frame(~ 250,000 x 3)的逐行最小值(或者等效地,我可以在xts上工作)。set.seed(1000) my.df <- sample(1:5, 250000*3, replace=TRUE) dim(my.df) <- ...
有关datatable的逐行运算符的其他帖子。它们要么过于简单,要么解决了特定场景。 我这里的问题更通用。有一个使用dplyr的解决方案。我尝试了一下,但未能找到一个等效的data.table语法解决方案。您能否提供一个优雅的data.table解决方案,以重现与dplyr版本相同的结果? ...
如果我想在一个数据框中使用dplyr对一些变量进行求和,我可以这样做:> head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 ...
我在R中有一个数据框。对于每一行,我想选择具有最高值的列,并将该列的名称粘贴在一起。如果只有两列可供选择,则很简单(请注意,我有一个过滤步骤,如果两个列的值都小于0.1,则不包括行): set.seed(6) mat_simple <- matrix(rexp(200, rate=.1...
我在使用rowwise()函数统计每行中NA值的数量时遇到了困难。以下是我的最简示例: df <- data.frame(Q1 = c(rep(1, 1), rep(NA, 9)), Q2 = c(rep(2, 2), rep(NA, 8)), ...
我将使用以下数据集来说明我的问题: my_df <- data.frame( a = 1:10, b = 10:1 ) colnames(my_df) <- c("a", "b") 第一部分 我使用mutate()函数在我的数据集中创建了两个新变量,我想在同...
这与这个问题有些相关:question: 原则上,我试图理解如何在应用多个函数(例如mean(),sum(),min()等)的情况下通过mutate进行跨多列的rowwise操作。 我已经学到,across可以完成这项工作,而不是c_across。 我了解到函数mean()和函数min()不同...