မက်ဆေ့ချ် r ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ- အောက်ပါအရာဝတ္ထုများကို ဝှက်ထားသည်။


တစ်ခါတစ်ရံတွင် R တွင် အောက်ပါ မက်ဆေ့ချ်ကို သင်တွေ့နိုင်သည်။

 The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

သင့်လက်ရှိပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အခြားပက်ကေ့ခ်ျမှ တင်ပြီးသော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အမည်များကို မျှဝေသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော R တွင် ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုကို သင်တင်သည့်အခါ ဤမက်ဆေ့ချ်ပေါ်လာပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် dplyr ပက်ကေ့ချ်ကို R သို့ တင်မည်ဆိုပါစို့။

 library (dplyr)

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သတိပြုနိုင်သည်-

1. filter နှင့် lag ဟုခေါ်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို R stats package မှဝှက်ထားသည်။

  • ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ R ကုဒ်တွင် filter() သို့မဟုတ် lag() ကိုအသုံးပြုပါက၊ ၎င်းသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော မကြာသေးမီက တင်ထားသော ပက်ကေ့ခ်ျဖြစ်သောကြောင့် dplyr ၏ filter() နှင့် lag() လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုပါမည်။

2. intersect , setdiff , setequal , နှင့် union ဟုခေါ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို base R package မှ ဝှက်ထားသည်။

  • ကျွန်ုပ်တို့၏ R ကုဒ်တွင် intersect(), setdiff(), setequal() သို့မဟုတ် union() ကို အသုံးပြုပါက၊ ၎င်းသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော မကြာသေးမီက တင်ထားသော အထုပ်ဖြစ်သောကြောင့် ဤ dplyr လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုပါမည်။

လျှို့ဝှက်လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနည်း

Base R ပက်ကေ့ချ်မှ intersect() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုလိုသည်ဆိုပါစို့၊ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့ မကြာသေးမီက တင်ခဲ့သော dplyr ပက်ကေ့ခ်ျတွင်ရှိသော intersect() လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု ရှိနေသောကြောင့် ၎င်းကို လောလောဆယ် ဝှက်ထားသည်။

R base မှ intersect() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပြတ်သားစွာ အသုံးပြုရန်၊ သင်သည် အောက်ပါ syntax ကို ကော်လံနှစ်ထပ်ဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။

 base::intersect(x, y)

လက်တွေ့တွင်၊ သင်သည် သင်၏ R ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ပက်ကေ့ချ်များစွာကို တစ်ကြိမ်တည်း တင်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။

သင်အလိုရှိသော ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုမှ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုကြောင်း သေချာစေရန်၊ လုပ်ဆောင်ချက်အမည်၏ ရှေ့တွင် ကော်လံနှစ်ခုဖြင့် ပက်ကေ့ဂျ်အမည်ကို အမြဲတမ်း ရိုက်ထည့်နိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R တွင် glm output ကိုမည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မည်နည်း။
ANOVA ရလဒ်များကို R တွင်မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မည်နည်း။
R သတိပေးချက်- glm.fit: အယ်လဂိုရီသမ်ကို ကိုင်တွယ်ပုံမတူညီပါ။

မှတ်ချက်တစ်ခုထည့်ပါ။

သင့် email လိပ်စာကို ဖော်ပြမည် မဟုတ်ပါ။ လိုအပ်သော ကွက်လပ်များကို * ဖြင့်မှတ်သားထားသည်