r-factor

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lm（）の見積りラベルを順序付けされた要素に対してより適切に制御するにはどうすればよいですか？

私はこのような多くのレベルと一緒に注文因子変数を含むデータ、持っている： set.seed(1234) y <- runif(100,0,100) x <- rep_len(as.character(c(1991:2013)), length.out = 100) df<-data.frame("x" = factor(x,ordered = TRUE), y) 私はlm()にこれらのデ

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Rの因子レベルが数値で表示されない

私は200万行のdata.frameを持っています。カラムの1つは英数字のIdで、そのカラムで一意のカウントが300000と繰り返されますか？私はその因子変数を印刷しようとすると >head(df$ID) ID AB00153232de AB00153232de AB00153232de AB00155532gh AB00155532gh AB00158932ij >d

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rの因子を効率的に使用するには？

私は要因を使用したいが、いくつかの問題に遭遇した。私の質問は、私は完全な要因を理解していなかったことが明らかになったかもしれません:) は、例えば次のようなデータ「my_data」（実際のデータははるかに大きいですが、似た形の）考えてみましょう：最初の 0,stack 0,exchange 0,overflow 1,list 1,stack を列はuser_id第2列はタグです。私はす

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異なる値を因子レベルで加算または掛け算

因子レベルで単純な算術演算をデータフレーム列に対して行うよりもスマートな方法がありますか？ data <- runif(100,0,1) df <- data.frame(x = data, class = cut(data, breaks = c(0,0.5,1), labels = c("low", "high"))) df$x2 <- ifelse(df$class ==

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条件に基づいてベクターを分離する方法

イベントデータがあるデータフレームがあります。私はdifftimeを使用して各イベント間の遅延を計算しましたが、今度は最初のイベントごとに因子を作成したいと思います。これは、各ifelseのように、まったく機能していません dataframe$delay.event.A = difftime(dataframe$dateA, dataframe$dateStart, units = "days"

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unique（）およびnlevels（）の出力が一致しません

lm()を実行しようとすると、Rは2レベル未満の要因を持つエラーを返しました。以下は、タイプとレベルの3つの尺度をリストした短い表です。なぜlength(unique(x[,i]))はnlevels(x[,i])と同じ出力を提供しないのですか？

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Rファクターは

こんにちは、私は日のcoupple以来問題について苦労していますし、まだ答えを見つけていない範囲です。国、人口：は、私が列を持つデータセットを持っていますはず。私は、国は、以下のレベルでの要因になりたい df <- data.frame(country=c(1,2,3,4,5,6), population=c(10000,20000,30000,4000,50000,60000)) df

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R - 放射サブサンプルのゼロを扱う

私は少しの問題に遭遇し、サイコロをシミュレートしました。基本的には、ループとその出力に精通するためにこれをやっています。意図は、次のように2つのサイコロの投げをシミュレートすることである：1 cathegorieの結果は（結果はサンプルでは発生しませんでした）0であれば R = 100 d6 = c(1:6) d = 60 DICE = NULL for (i in 1:R) { i

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他の列のルックアップに基づいて因子レベルの順序を変更する

私は、他のものの中で、同じものを参照する2つの列を含むデータフレームを持っています。 1つは、もう1つの数値IDで、これは要因として解析されます。 df = data.frame( "id" = c(5, 3, 1, 2, 4, 5), "val" = factor(c("a", "b", "c", "d", "e", "a")), "someColumn" = c(1

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変数の値ラベル

私のデータフレームの変数（0 = "男性"と1 = "女性"）に値ラベルを付けたいと思います。私はこの試みた： CB$gender <- factor(CB$gender, levels = c(0,1), labels = c("Male", "Female")) をしかし、私はこの結果を得る： [1] Female Male Male Male Female Female Male Fe