<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die Funktion \u201ereplicate()\u201c<\/strong> verwenden, um einen Ausdruck in R eine bestimmte Anzahl von Malen wiederholt auszuwerten.<\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n replizieren (n, expr)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie die Funktion \u201ereplicate()\u201c<\/strong> verwenden, um einen einzelnen Wert mehrmals auszuwerten:<\/span><\/p>\n Nehmen wir nun an, wir m\u00f6chten eine Funktion wiederholt auswerten.<\/span><\/span><\/p>\n Angenommen, wir verwenden die Funktion rnorm()<\/strong> , um drei Werte f\u00fcr eine Zufallsvariable<\/a> zu erzeugen, die einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1 folgt:<\/span><\/span><\/p>\n Durch die Verwendung der Funktion \u201ereplicate()\u201c<\/strong> k\u00f6nnen wir diese Funktion \u201ernorm()\u201c mehrmals auswerten.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen diese Funktion beispielsweise f\u00fcnfmal auswerten:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist eine Matrix aus 3 Zeilen und 4 Spalten.<\/span><\/p>\n Oder vielleicht m\u00f6chten wir diese Funktion sechsmal auswerten:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist eine Matrix aus 6 Zeilen und 3 Spalten.<\/span><\/p>\n Die Funktion \u201erepliate()\u201c<\/strong> ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr die Ausf\u00fchrung von Simulationen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten 5 Stichproben der Gr\u00f6\u00dfe n = 10 generieren, die jeweils einer Normalverteilung folgen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die Funktion \u201erepliate()\u201c<\/strong> verwenden, um 5 verschiedene Stichproben zu erzeugen, und dann k\u00f6nnen wir die Funktion \u201ecolMeans()\u201c<\/strong> verwenden, um den Durchschnittswert jeder Stichprobe zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n So w\u00e4hlen Sie bestimmte Spalten in R aus<\/a> Sie k\u00f6nnen die Funktion \u201ereplicate()\u201c verwenden, um einen Ausdruck in R eine bestimmte Anzahl von Malen wiederholt auszuwerten. Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax: replizieren (n, expr) Gold: n : Die H\u00e4ufigkeit, mit der ein Ausdruck wiederholt ausgewertet wird. expr : Der auszuwertende Ausdruck. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Beispiel 1: Einen Wert mehrmals replizieren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#replicate the value 3 exactly 10 times<\/span>\nreplicate(n= 10,3<\/span> )\n\n[1] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3\n\n#replicate the letter 'A' exactly 7 times\n<\/span>replicate(n= 7<\/span> , ' A<\/span> ')\n\n[1] \u201cA\u201d \u201cA\u201d \u201cA\u201d \u201cA\u201d \u201cA\u201d \u201cA\u201d \u201cA\u201d\n\n#replicate FALSE exactly 5 times<\/span>\nreplicate(n= 5<\/span> , FALSE<\/span> )\n\n[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Replizieren Sie eine Funktion mehrmals<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#generate 3 values that follow normal distribution\n<\/span>rnorm(3, mean= 0<\/span> , sd= 1<\/span> ) \n\n[1] -0.6264538 0.1836433 -0.8356286<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n #make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#generate 3 values that follow normal distribution (replicate this 4 times)\n<\/span>replicate(n= 4<\/span> , rnorm(3, mean= 0<\/span> , sd= 1<\/span> ))\n\n [,1] [,2] [,3] [,4]\n[1,] 1.5952808 0.4874291 -0.3053884 -0.6212406\n[2,] 0.3295078 0.7383247 1.5117812 -2.2146999\n[3,] -0.8204684 0.5757814 0.3898432 1.1249309<\/span><\/strong><\/pre>\n #make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#generate 3 values that follow normal distribution (replicate this 6 times)\n<\/span>replicate(n= 6<\/span> , rnorm(3, mean= 0<\/span> , sd= 1<\/span> ))\n\n [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]\n[1,] 1.5952808 0.4874291 -0.3053884 -0.6212406 -0.04493361 0.8212212\n[2,] 0.3295078 0.7383247 1.5117812 -2.2146999 -0.01619026 0.5939013\n[3,] -0.8204684 0.5757814 0.3898432 1.1249309 0.94383621 0.9189774<\/span><\/strong><\/pre>\n Verwenden Sie Replicate(), um Daten zu simulieren<\/strong><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create 5 samples each of size n=10\n<\/span>data <- replicate(n=5, rnorm(10, mean= 0<\/span> , sd= 1<\/span> ))\n\n#view samples\n<\/span>data\n\n [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]\n [1,] -0.6264538 1.51178117 0.91897737 1.35867955 -0.1645236\n [2,] 0.1836433 0.38984324 0.78213630 -0.10278773 -0.2533617\n [3,] -0.8356286 -0.62124058 0.07456498 0.38767161 0.6969634\n [4,] 1.5952808 -2.21469989 -1.98935170 -0.05380504 0.5566632\n [5,] 0.3295078 1.12493092 0.61982575 -1.37705956 -0.6887557\n [6,] -0.8204684 -0.04493361 -0.05612874 -0.41499456 -0.7074952\n [7,] 0.4874291 -0.01619026 -0.15579551 -0.39428995 0.3645820\n [8,] 0.7383247 0.94383621 -1.47075238 -0.05931340 0.7685329\n [9,] 0.5757814 0.82122120 -0.47815006 1.10002537 -0.1123462\n[10,] -0.3053884 0.59390132 0.41794156 0.76317575 0.8811077\n\n#calculate mean of each sample\n<\/span>colMeans(data)\n\n[1] 0.1322028 0.2488450 -0.1336732 0.1207302 0.1341367\n<\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So entfernen Sie Spalten aus dem Datenrahmen in R<\/a>
So entfernen Sie Zeilen basierend auf der Bedingung in R aus dem Datenrahmen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"