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"r", "성능", "join"을 사용하여 과정 수준 데이터에서 서로 다른 반 친구 수를 효율적으로 찾는 방법
과정 수준 데이터 세트에서 각 학생이 수강한 과정을 기반으로 서로 다른 반 친구 수를 효율적으로 찾는 방법을 알아야 합니다.데이터:데이터 세트는 다음과 같은 열을 포함하는 표 형식일 가능성이 높습니다.학생 ID과정 ID
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"r", "string", "vector"를 사용하여 빈 문자열 개수 세기
코드 분석:코드 설명:라이브러리 포함:iostream: 입출력 스트림 관련 헤더 파일string: 문자열 처리 관련 헤더 파일vector: 벡터 컨테이너 관련 헤더 파일algorithm: 알고리즘 관련 헤더 파일 (count_if 함수 사용)
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list_rbind를 사용하여 이름이 있지만 0행인 tibble을 목록에 보관하는 방법
다음 코드는 문제를 보여줍니다.결과에서 볼 수 있듯이 0행 tibble (tibble1)은 결합된 tibble에서 사라졌습니다.이 문제를 해결하기 위해 map 함수와 ~ 연산자를 사용하여 tibble을 리스트에 추가하기 전에 이름을 변경할 수 있습니다
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R에서 dplyr 패키지를 사용하여 여러 변수의 총계에 대한 백분율 계산 방법
여러 변수의 값을 총계에 대한 백분율로 표현하는 방법을 알고 싶습니다. R에서 dplyr 패키지를 사용하여 이를 수행하는 방법을 알려주세요.해결 방법:dplyr 패키지를 사용하여 여러 변수의 총계에 대한 백분율을 계산하려면 다음 단계를 수행합니다
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R 코드 작성: rep() 함수를 사용하여 1, 2, 3, 4, 5 시퀀스 만들기
해결 방법:다음은 rep() 함수를 사용하여 1, 2, 3, 4, 5 시퀀스를 만드는 R 코드입니다.설명:numbers <- 1:5 : 1부터 5까지 숫자를 저장하는 벡터 numbers를 생성합니다.reps <- c(5, 4, 3, 2, 1) : 각 숫자가 반복될 횟수를 저장하는 벡터 reps를 생성합니다
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R에서 이름으로 지정된 벡터/리스트의 하위 집합 설정 및 일치하지 않는 범주 유지
1. 벡터/리스트 하위 집합 설정R에서 벡터 또는 리스트의 하위 집합을 설정하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.1.1 [ 연산자 사용[ 연산자를 사용하여 벡터 또는 리스트의 특정 요소를 선택할 수 있습니다
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시뮬레이션 속도 향상을 위한 프로그래밍
하지만 시뮬레이션은 계산량이 많고 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있습니다. 특히, 복잡한 시스템이나 대규모 데이터를 다루는 경우 시뮬레이션 실행에 상당한 시간이 소요될 수 있습니다. 따라서 시뮬레이션의 성능을 향상시키는 것은 중요한 과제입니다
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R에서 Data.table 조건부 병합
1. on 및 i 옵션 사용:on 옵션은 병합 기준이 되는 열을 지정하고, i 옵션은 병합될 데이터 프레임을 지정합니다. which 옵션은 병합 조건을 지정하며, 여기서는 age 열이 20 이상인 경우만 병합하도록 설정했습니다
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두 개의 다차원 배열에 함수를 반복문 없이 적용하는 방법 (R)
해결 방법:purrr 패키지의 map2 함수 사용예시:설명:map2 함수는 두 개의 배열을 입력으로 받아 각 배열의 동일한 인덱스에 있는 요소를 쌍으로 결합하여 함수에 적용합니다.~ .x + .y 는 익명 함수이며
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R에서 특정 열에 값이 있는 경우 계산하는 방법
R에서 특정 열에 값이 있는 경우 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.ifelse() 함수 사용:위 코드는 ifelse() 함수를 사용하여 category 열의 값이 "Food"인 경우 sales 열의 값을 1로
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R에서 c() 함수를 사용하여 두 벡터를 결합할 때 일어나는 일
1. 벡터의 길이:결합된 벡터의 길이는 두 원본 벡터의 길이의 합과 같습니다. 예를 들어, 길이가 5인 벡터 x와 길이가 3인 벡터 y를 결합하면 길이가 8인 벡터가 생성됩니다.2. 벡터의 요소:결합된 벡터의 요소는 원본 벡터의 요소 순서대로 나열됩니다
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R에서 "r"과 "tidyverse"를 이용하여 열 이름의 단위를 분리하는 방법
"tidyverse" 패키지의 separate 함수를 사용하여 열 이름을 두 개의 열로 분리할 수 있습니다.위 코드에서:separate 함수는 df 데이터 프레임의 z 열을 unit과 value라는 두 개의 열로 분리합니다
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R 프로그래밍을 사용하여 종 행렬에서 행 내 고유 값 수를 계산하는 방법
다음은 R 프로그래밍을 사용하여 이 문제를 해결하는 방법입니다.1. 필요한 라이브러리 로드2. 데이터 준비3. specnumber 함수 사용vegan 라이브러리의 specnumber 함수를 사용하여 각 종에 대한 고유 값 수를 계산할 수 있습니다
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R에서 조건부 서식을 사용하여 문자열의 문자 바꾸기
1. ifelse() 함수 사용:2. gsub() 함수 사용:3. str_replace() 함수 사용:4. mutate() 함수 사용 (data. frame에서 사용 가능):참고자료:R Programming: Conditional Formatting: [유효하지 않은 URL 삭제됨]
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R에서 'r', 'dataframe', 'dplyr'을 사용하여 사전 정의된 범위를 기반으로 열의 행 합계 계산
1. 예제 데이터프레임 생성2. 사전 정의된 범위 정의범위를 정의하는 두 가지 방법이 있습니다.방법 1: 벡터 사용방법 2: case_when 사용3. dplyr을 사용하여 행 합계 계산4. 결과 출력5. 설명group_by(range): range 열을 기준으로 데이터프레임을 그룹화합니다
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R에서 "r", "dplyr", "rowwise"를 사용하여 행별로 열 집합이 동일한지 확인하는 프로그래밍
해결 방법:다음은 두 개의 데이터 프레임 df1과 df2의 행별 열 집합이 동일한지 확인하는 R 코드입니다.코드 설명:library(r)과 library(dplyr): 필요한 패키지를 로드합니다.if (all(names(df1) == names(df2))): 두 데이터 프레임의 열 이름이 동일한지 확인합니다
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R에서 sapply 함수 벡터화
sapply 함수는 R에서 벡터나 리스트에 함수를 적용하여 결과를 벡터나 리스트로 반환하는 강력한 도구입니다. 각 요소에 함수를 직접 적용하는 대신 sapply 함수를 사용하면 코드를 간결하게 작성하고 효율성을 높일 수 있습니다
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R에서 tidyverse 패키지를 사용하여 두 데이터 프레임의 동일한 이름의 열을 기준으로 필터링 및 변형하기
다음은 두 데이터 프레임 df1과 df2가 있다고 가정합니다.1. mutate() 함수를 사용하여 동일한 이름의 열을 기준으로 새로운 열 만들기mutate() 함수를 사용하여 두 데이터 프레임의 동일한 이름의 열을 기준으로 새로운 열을 만들 수 있습니다
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R에서 변수 샘플 크기를 사용하여 데이터 프레임에서 무작위로 샘플링하기
1. sample() 함수 사용:sample() 함수는 벡터 또는 리스트에서 무작위로 요소를 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 프레임에서 샘플링하려면 먼저 샘플링할 행의 인덱스 벡터를 만들어야 합니다. 다음 코드는 sample() 함수를 사용하여 데이터 프레임에서 변수 샘플 크기를 사용하여 무작위로 샘플링하는 방법을 보여줍니다
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R에서 data.table 열을 문자열로 지정하는 방법
다음은 몇 가지 예시입니다.1. 열 이름으로 지정2. 벡터로 지정3. grep을 사용하여 지정4. [[ 연산자를 사용하여 지정5. $ 연산자를 사용하여 지정참고:names(dt) 함수는 data. table의 모든 열 이름을 벡터로 반환합니다
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R에서 리스트 벡터를 행렬로 효율적으로 변환하는 방법
다음은 리스트 벡터를 행렬로 변환하는 더 효율적인 방법입니다.1. do. call 함수 사용do. call 함수는 여러 함수를 하나의 함수로 결합하여 사용할 수 있도록 합니다. 다음 코드는 do. call 함수를 사용하여 리스트 벡터를 행렬로 변환하는 방법을 보여줍니다
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R에서 날짜 그룹화 및 갯수 계산하기
예시 데이터다음은 예시 데이터 프레임입니다.날짜 기준 그룹화group_by() 함수를 사용하여 데이터 프레임을 date 열 기준으로 그룹화합니다.각 그룹의 갯수 계산tally() 함수를 사용하여 각 그룹의 갯수를 계산합니다
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R에서 "r", "tidyverse", "tidyr"을 사용하여 열을 넓은 형식의 개별 열로 변환하는 방법
사용할 패키지:r: 기본 R 프로그래밍tidyverse: 데이터 과학을 위한 R 패키지 모음tidyr: 데이터 프레임 변환을 위한 tidyverse 패키지예시 데이터:방법 1: separate_wider() 함수 사용