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    最近,我在环顾四周,寻找一种快速方法,可以从包含患者数据的宽数据框中创建长数据框,并为每位患者提供多次测量(比如心率,血压,和饱和分数达五天)。尽管我一直在搜索,但我期望能够从整体和/或重塑2包中找到众多解决方案。但是,我从base-R实际发现了this gem。 现在,我不能放手尝试使用tidyverse和/或reshape2中的一个或多个软件包来找到一个同样好的“单线程”。到目前为止,没有什么

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    我想找到“xA = b”的非负最小二乘解。我很高兴在Python,Matlab或R中得到答案。 A是一个6 * 10矩阵,而b是8192 * 10矩阵。 我发现了一些函数:Python中的least_squares和nnls以及Matlab中的lsqnonneg。 nnls和lsqnonneg仅用于Ax=b。 我的least_squares执行给我一个错误: import numpy as np

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    我想分类为我的进口数据集作为要素评级,并试图标记那些小于或等于3的那样糟糕和大于3的良好 a_reviews$rating <- factor(a_reviews$rating,level = 1:5,ifelse(a_reviews$rating<=3, label= 'Bad', label='Good')) ,但我得到的因素错误 Error in ifelse(a_reviews$rat

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    我想在我的情节包括PC1和PC2的百分比,是否可以直接使用autoplot? plotPCA <- autoplot(prcomp(df),data=b, colour="labs")

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    我想从使用R的特定XML节点提取信息:http://www.uniprot.org/uniprot/P38949.xml。它涉及以下块: <feature type="initiator methionine" description="Removed" evidence="1"> <location> <position position="1"/> </location>

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    嗨我想知道如何检索ggplot2中或矢量或其他地方的stat_smooth方程。我使用的代码是: p <- ggplot(data = mtcars, aes(x = disp, y = drat)) p <- p + geom_point() + stat_smooth(method="loess") p 感谢

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    我有一个包含超过50,000个数据的数据集。该数据集包括对象,经度和纬度(具有以下结构)。 coord <- data.frame(object = c("a","b","c","d","e","f","h","i","j","k"), LON = c(-73.95 ,-73.97,-73.95,-73.91,-73.91,-73.93,-73.96, -73.90,-73.97,-73.94),

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    我有一个包含日期,名称和值的数据框,这里的一些日期是15分钟间隔,有些不是,如何通过分组获得平均值15分钟到定期例如。如果分位于0-14然后15分钟,15-29之间则15分钟,然后30-44 30分钟,然后45-59 45分钟 df date_time name value 2014-02-01 00:01:00 sam 23 2014-02-01 00:14:00 sam

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    我是一个新的R用户。我想获得垂直线 - 在剧情上有很多关卡,例如: 逐小时使用非常浅灰色的线条。 白天使用线条浅灰色。 按周分段使用灰色线条。 library(ggplot2) library(lubridate) library(scales) ggplot(df,aes(x=df$DateTime,y=df$Val,ymin=0),xaxt="n") + scale_x_dat

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    我想在R(LPsolve)中运行LP,但是我的组合之一应该永远不会发生。例如,如果我正在尝试配对男性和女性(不是人类:-))来最大化函数值(下面称为“级别”的矩阵)。然而,其中一个男性是女性的一个完整的兄弟,所以我不希望这种交配永远发生(例如,下面矩阵中的男性1 &女性1)。我希望所有的女性交配(即约束),并且我希望所有男性有2次交配(只有2次交配)(另一个约束)。我试着让[1,1]交配真的是负面