Вопросы по теме 'tidyverse'
Расширьте строку аннотации по нескольким аспектам ggplot
Когда я рассматриваю сюжет, я часто хочу указать на интересные сравнения между группами. Например, на графике, созданном этим кодом, я хотел бы отметить, что второй и третий столбцы почти идентичны.
library(tidyverse)
ggplot(mtcars, aes(x =...
11.12.2023
R - Как прогнозировать по группе для ежедневного временного ряда с несколькими переменными
Я новичок в прогнозировании таймсерий по группам.
У меня есть большой ежедневный набор данных таймсерий, для которого мне нужно делать прогнозы.
Я много гуглил и пробовал много разных способов, но безуспешно.
date country device os...
13.11.2023
Каппа применяется ко всем попарным комбинациям оценщиков и сохраняет результат
Для визуализации мне нужно вычислить взвешенную каппу всех комбинаций/пар семи оценщиков. Итак, если я использую некоторые образцы данных с семью столбцами:
ex <- structure(list(`1` = c(1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 2, 1, 2,...
22.12.2023
Добавить условное поле с помощью R tidyverse
Вот некоторые данные
a<-1:5
testing<-tibble(a, b = a * 2)%>%mutate(significant = if_else(a<b,"signi","non"))
Я бы хотел (что довольно просто в Excel) сказать
= ЕСЛИ (b1 ‹a $ 5,« ниже », IF (a1> $ b $ 5,« signi »,« non »))...
13.01.2024
замена отсутствующего значения незначащими значениями в сгруппированных данных с использованием tidyverse
Для каждого идентификатора я пытаюсь заменить отсутствующие значения доступными данными.
library(tidyverse)
df <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2,2,3),
a=c(NA, NA, 10, NA, 12, NA, 10),
b=c(10, NA, NA, NA, 13,NA,...
03.01.2024
Скользящая сумма с двойной индексацией в R
Я хотел бы рассчитать скользящую сумму или скользящий счет по двум столбцам индекса в R. В следующей таблице данных есть столбец, который показывает сумму продажи и два столбца даты. Я хотел бы создать 4-й столбец, который дает мне количество дат в...
22.11.2023
Мутировать, когда на выходе функции есть данные в двух столбцах (геосфера)
У меня есть данные обследования животных на трансектах. Трансекты разделены на участки. Есть данные широты/долготы для начала/конца некоторых разделов, но нет других, и я хочу рассчитать начальную/конечную точки для разделов, где эти значения...
08.11.2023
Создать несколько столбцов во фрейме данных на основе другого столбца
Я хотел бы обновить фрейм данных, чтобы добавить 10 столбцов со значениями, основанными на другом столбце.
Начиная с этого
df <- data.frame(ID = 1:3, name = c("Bob", "Jim", "Fred"), endValue= c(3, 7, 4))
И...
05.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..