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Selecionar dinamicamente colunas de frameworks de dados usando $ e um vetor de nomes de coluna

Desejo solicitar um quadro de dados com base em colunas diferentes, uma por vez. Eu tenho um vetor de caractere com os nomes de coluna relevantes em que o order deve ser baseado: parameter <- c("market_value_LOCAL", "ep", "book_price", "sales_price", "dividend_yield", "beta", "TOTAL_RATING_SCORE", "ENVIRONMENT", "SOCIAL", "GOVERNANCE") Gostaria de fazer um loop sobre os nomes no parameter […]

Como faço uma lista de frameworks de dados?

Como faço para criar uma lista de frameworks de dados e como access cada um desses frameworks de dados da lista? Por exemplo, como posso colocar esses frameworks de dados em uma lista? d1 <- data.frame(y1 = c(1, 2, 3), y2 = c(4, 5, 6)) d2 <- data.frame(y1 = c(3, 2, 1), y2 = c(6, […]

Por que esses números não são iguais?

O código a seguir está obviamente errado. Qual é o problema? i <- 0.1 i <- i + 0.05 i ## [1] 0.15 if(i==0.15) cat("i equals 0.15") else cat("i does not equal 0.15") ## i does not equal 0.15

Como remodelar dados de um formato longo para um formato amplo?

Estou tendo problemas para reorganizar o seguinte quadro de dados: set.seed(45) dat1 <- data.frame( name = rep(c("firstName", "secondName"), each=4), numbers = rep(1:4, 2), value = rnorm(8) ) dat1 name numbers value 1 firstName 1 0.3407997 2 firstName 2 -0.7033403 3 firstName 3 -0.3795377 4 firstName 4 -0.7460474 5 secondName 1 -0.8981073 6 secondName 2 -0.3347941 […]

Remodelando vários conjuntos de colunas de medição (formato amplo) em colunas únicas (formato longo)

Eu tenho um dataframe em um formato amplo, com medições repetidas em diferentes períodos. No meu exemplo, existem três períodos diferentes, todos com seus valores correspondentes. Por exemplo, a primeira medição ( Value1 ) foi medida no período entre DateRange1Start e DateRange1End : ID DateRange1Start DateRange1End Value1 DateRange2Start DateRange2End Value2 DateRange3Start DateRange3End Value3 1 1/1/90 […]

Como ordenar um dataframe por várias colunas?

Eu quero classificar um data.frame por várias colunas. Por exemplo, com o data.frame abaixo eu gostaria de classificar pela coluna z (descendente) e depois pela coluna b (ascendente): dd <- data.frame(b = factor(c("Hi", "Med", "Hi", "Low"), levels = c("Low", "Med", "Hi"), ordered = TRUE), x = c("A", "D", "A", "C"), y = c(8, 3, 9, […]

Agregar / resumir múltiplas variables ​​por grupo (por exemplo, sum, média)

A partir de um quadro de dados, existe uma maneira fácil de agregar ( sum , mean , max et c) múltiplas variables ​​simultaneamente? Abaixo estão alguns dados de amostra: library(lubridate) days = 365*2 date = seq(as.Date(“2000-01-01”), length = days, by = “day”) year = year(date) month = month(date) x1 = cumsum(rnorm(days, 0.05)) x2 = […]

Como juntar (mesclar) frameworks de dados (interno, externo, esquerdo, direito)?

Dados dois frameworks de dados: df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep(“Toaster”, 3), rep(“Radio”, 3))) df2 = data.frame(CustomerId = c(2, 4, 6), State = c(rep(“Alabama”, 2), rep(“Ohio”, 1))) df1 # CustomerId Product # 1 Toaster # 2 Toaster # 3 Toaster # 4 Radio # 5 Radio # 6 Radio df2 # CustomerId State […]

Remodelando o data.frame do formato wide para o longo

Eu tenho alguns problemas para converter meus data.frame de uma tabela ampla para uma tabela longa. No momento, parece assim: Code Country 1950 1951 1952 1953 1954 AFG Afghanistan 20,249 21,352 22,532 23,557 24,555 ALB Albania 8,097 8,986 10,058 11,123 12,246 Agora eu gosto de transformar esse data.frame em um data.frame longo. Algo assim: Code […]

Como converter um fator para inteiro \ numérico sem perda de informação?

Quando eu converto um fator para um numérico ou inteiro, eu recebo os códigos de nível subjacentes, não os valores como números. f <- factor(sample(runif(5), 20, replace = TRUE)) ## [1] 0.0248644019011408 0.0248644019011408 0.179684827337041 ## [4] 0.0284090070053935 0.363644931698218 0.363644931698218 ## [7] 0.179684827337041 0.249704354675487 0.249704354675487 ## [10] 0.0248644019011408 0.249704354675487 0.0284090070053935 ## [13] 0.179684827337041 0.0248644019011408 0.179684827337041 ## […]