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私はプログラミングの初心者であり、指定されたモニターのリスト全体の汚染物質（硝酸塩または硫酸塩）の平均を計算する関数をRで作成しようとしています各モニタは "specdata"というフォルダに独自の.csvファイルがあります）。私は次の関数を構築している： pollutantmean <- function(directory="specdata", pollutant="sulfate", id

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正しく指定されたdoubleのベクトルでNA

にはNaNを変換する方法を、どのように来る私は v[v == -999] <- NA なく v[v == NaN] <- NA とどのように私はNaN年代を変換しないことにより、NAへ-999を定義することができますNAは正しくありますか？

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ダウンR

のセルをコピーする私は、このテーブルを変換する必要があります。この中 1 a b 0.689723476 0.149916917 a b 0.200907662 0.109557062 a b 0.684007597 0.703492299 a b 0.437375902 0.074223984 a b 0.090612241 0.146617232

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はR.でNA（もggplotグラフ中）

私のデータは Year ... Growth_Rate 2011 NA 2012 2.0 2013 ... 3.2 2014 -2.0 2015 1.3 2016 ... 1.9 ggplot(ridership, aes(Year, Bronx$Growth_Rate, group=1, na.rm=TRUE))+ geom_bar(stat=

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データ値のn％がposix日付でグループ分けされた変数に存在するかどうかのテスト

私は、複数年にわたる毎時の観測気候データを持つデータフレームを持っています。 dateTime <- seq(as.POSIXct("2012-01-01"), as.POSIXct("2012-12-31"), by=(60*60)) WS <- sample(0:20,8761,rep=TRUE) WD <- sample(0:390,8761,re

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Rのデータセットの特定の列からna値を削除するにはどうすればよいですか？

私は28の変数を持つデータセットを持っています。これらの変数のうちの4つからすべての欠損データを除外したいと思います。データセット全体でna.omitを使用すると、これらの列からデータが失われます。私が望むのは、完全なデータを持つサンプルを取得し、この4つの変数にNAという値がある行を除外することです。さらに、これらの4つの変数にNAの値を除外して、それぞれに5％以下のデータが欠落していないよ

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ベクトル/データテーブルを後方に検索するR

基本的には、データフレーム/データテーブルが非常に大きく、現在のインデックス位置よりも小さい最初の最も近いNAの値を検索したいと考えています。例えば、のは、次のように私は、データフレームDFを持っているとしましょう： INDEX | KEY | ITEM ---------------------- 1 | 10 | AAA 2 | 12 | AAA 3 | NA | AAA 4 |

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json_normalizeのパンダにNAを持つ整数

私はdf = pandas.io.json.json_normalize(data)をしていますが、データが欠落している整数列のデータ型を指定したいとします。 pandasには整数のNaNがないので、dtype object、つまり文字列を使用したいと思います。私が知る限り、json_normalizeにはdtypeというパラメータはありません。後で列を.astype(object)にしようとする

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Lazy eval、dplyr "filter"、NAs

遅延評価とdplyrを使用して、愚かな問題を抱えています。 NAをフィルタリングしようとしていますが、なぜlazyevalのバージョンが機能しないのか分かりません。おそらく私は何かを見逃しているが、私はそれを見つけることができない。そうか、それともバグですか？エラーをスローすることなく実行 library(dplyr) library(lazyeval) data(iris) iris$t

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NAをNに置き換えるコードを完成させる方法R

私はRがとても新しいので、やさしくしてください。私はRに入って仕事をしてくれるKaggle Titanicコンペで仕事をしています。私は自分のやり方で機能を設計しています。私は次に何をすべきかの論理にちょっと固執しています。だから、ここに行きます。私の目標は年齢データを取ってNAのすべてを人物のタイトルの年齢中央値に置き換えることです。例えばその人がマスターであれば、すべてのマスターのメジア