Вы можете использовать один из следующих трех методов для преобразования столбца фрейма данных в вектор в R: #use $operator new_vector <- df$column_name #use indexing new_vector <- df[[' column_name ']] #use 'pull' from dplyr package new_vector <- dplyr::pull(df, column_name) Каждый из этих...
Вы можете использовать любой из следующих методов для преобразования списка в вектор в R: #use unlist() function new_vector <- unlist(my_list, use. names = FALSE ) #use flatten_*() function from purrr library new_vector <- purrr::flatten(my_list) Следующие примеры показывают, как использовать каждый из...
Вы можете использовать следующий синтаксис для вычисления среднего геометрического набора чисел в R: exp(mean(log(x))) Следующие примеры показывают, как использовать эту функцию на практике. Пример 1: Вычислить среднее геометрическое вектора Следующий код показывает, как вычислить среднее геометрическое одного вектора в R: #definevector...
Вы можете использовать функцию Mean() в R для вычисления среднего значения вектора: mean(x) Следующие примеры показывают, как использовать эту функцию на практике. Пример 1. Вычисление среднего значения вектора Следующий код показывает, как вычислить среднее значение вектора в R: #definevector x <-...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться в R: Warning message: number of items to replace is not a multiple of replacement length Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь заменить определенное количество элементов в столбце вектора или фрейма данных (предположим, 3 элемента)...
Ошибка, с которой вы можете столкнуться в R: Error in x[, 3]: incorrect number of dimensions Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь подмножество объекта в R с большим количеством измерений, чем имеет объект. В этом руководстве объясняется, как именно исправить эту...
Вы можете использовать следующий синтаксис в R для подсчета количества вхождений определенных значений в столбцы фрейма данных: #count number of occurrences of each value in column table(df$column_name) #count number of occurrences of each value (including NA values) in column table(df$column_name, useNA...
Вы можете использовать аргумент na.rm=TRUE , чтобы исключить пропущенные значения при вычислении описательной статистики в R. #calculate mean and exclude missing values mean(x, na. rm = TRUE ) #calculate sum and exclude missing values sum(x, na. rm = TRUE ) #calculate...
Вы можете использовать функцию is.na() в R для проверки пропущенных значений в векторах и кадрах данных. #check if each individual value is NA is. na (x) #count total NA values sum( is.na (x)) #identify positions of NA values which(is. na (x))...
Вы можете использовать функциюbind_rows() из пакета dplyr в R, чтобы быстро объединить два фрейма данных с разными столбцами: library (dplyr) bind_rows(df1, df2) В следующем примере показано, как использовать эту функцию на практике. Пример: объединение двух фреймов данных с разными столбцами Предположим,...