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は私のエクセルCSVデータ（のtest.CSV）である：私はより多くのことにはR. と各データフレームに各typeを抽出することができますどのように type,com,year,month,value A,CH,2015,1,1000 A,CH,2015,2,5000 A,CH,2016,1,1500 A,MI,2015,1,1300 A,MI,2016,1,5006 B,CH,201

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Rデータ操作月レベル

私は自分のPA.csvをRに読み込んでいますしかし、ここに問題があります：なぜ私の月のレベルはこのようになりますか？ levels(PA$Month) [1] "1" "10" "11" "12" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" 私はggplot2でプロットを描画するためにこのデータを使用し、x軸はPA$Monthの場合、グラフィックスが表示することができ

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Rはプロットで2つの円グラフを描きます

私は円グラフを描くことに関して質問があります。私はグループcom & yearにgroup_by()を使用 type,com,year,month,value type,com,year,month,value A,CH,2015,1,0 A,CH,2015,2,0 A,CH,2015,3,0 A,CH,2015,4,0 A,CH,2015,5,0 A,CH,2015,6,0 A,

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条件付きでリセットされるIDでグループ化されたRでカウンタ変数を作成します。

IDごとに連続した＃日間の非アクティブ（consecDaysInactive）をカウントしようとしています。私はすでに、idが非アクティブである日に1であり、アクティブであるときに0である指標変数inactiveを作成しました。私はまた、id変数と日付変数を持っています。私の分析データセットには数十万行のデータが含まれるため、効率が重要になります。私が作成しようとしているロジックは次のとおりで

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新しいデータセットの採点時にIDキー（または他の列）を保持していますか？

これは恐らく疑問な質問ですが、RでH2O Predict関数を使用すると、スコアリングデータから列を保持するように指定できる方法があるかどうか疑問に思っています。具体的には、私の一意のIDキーを保持したい。今のところ、元のデータセットにインデックスキーを割り当て、スコアに1つのインデックスキーを割り当ててスコアリングデータセットにスコアをマージするという、非常に効率の悪いアプローチを行ってしまい

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日付範囲を日付タイプに変換するR

この日付範囲のベクトルは、クラス '文字'を持つ鉱山のデータフレームに含まれています。形式は、日付範囲が異なる月に交わるかどうかに応じて異なります dput(pollingdata$dates) c("Nov. 1-7", "Nov. 1-7", "Oct. 24-Nov. 6", "Oct. 4-Nov. 6", "Oct. 30-Nov. 6", "Oct. 25-31", "Oct. 7

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観測を削除する

これは非常に基本的ですが、私はこれでしばらくの間これに固執しています。 hitters <- hitters[!hitters$Colname == "-Steve Sax",] または hitters <- hitters[hitters$AtBat != "-Steve Sax", ] ：私が使用していた最初の列の名前を知っていた場合 > dput(hitters[280:290,])

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パンダの列に文字列を分割する方法は？

私は2つの列を持つこのような非常に類似したパンダのデータフレーム（それは実際に大きい）を持つ：私はに STRING_COLを分割することができますどのように ID |STRING_COL ID2309480|#0809890^True^ReP^APPLE ID2398403|#0938409^True^POST^GOOGLE ID0398240|#0938402^True^POST^VER

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現在、私はこのコマンドを使用して、私のActive Directoryユーザーのすべてを取得していますユーザー

の別のリストにリストから検索し、ユーザーの追加：この後 $users = Get-AdUser -Filter {(Enabled -eq "True")} -Properties Description を、私はこのようにリストと様々なことを行います：私はしかし、やりたい foreach ($user in $users) { if($user.Description -eq "

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Pythonでのデータのチョッピング問題

問題1：IDごとに異なるIDを持っていますItem vs. Valueの曲線を最小値のValueにチョッピングしたいです。基本的には、値を除外し、最小値になるまで保持したい。問題2 Pythonでチョップドカーブをフィッティングすることで外挿することはできますか？大きなデータセットを持っているので、より速い解決策を手伝ってください。numpy解決策は良いでしょう。 ID Item Value