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대용량 데이터에서 NA를 가장 빠르게 대체할 수 있는 방법.표 큰 data.table을 가지고 있으며 ~200k 행과 200개 열에 많은 결측값이 흩어져 있습니다.NA 값을 0으로 최대한 효율적으로 기록하고 싶습니다. 두 가지 옵션이 있습니다. 1: data.frame으로 변환하여 다음과 같은 것을 사용합니다. 2: 일종의 쿨한 data.table 하위 설정 저는 1타입의 상당히 효율적인 솔루션으로 만족할 수 있습니다.data.frame으로 변환한 다음 다시 data.table로 변환하는 데 시간이 오래 걸리지 않습니다.다음은 데이터를 사용한 솔루션입니다. 표:=교환원, 앤드리와 램낫의 대답을 기반으로 합니다. require(data.table) # v1.6.6 require(gdata) # v2.8.2..

R에서 print()로 새 줄 인쇄 저는 R로 여러 줄의 메시지를 인쇄하려고 합니다.예를들면, print("File not supplied.\nUsage: ./program F=filename",quote=0) 결과를 알 수 있습니다. File not supplied.\nUsage: ./program F=filename 원하는 대신에 File not supplied. Usage: ./program F=filename 의 대안cat()이라writeLines(): > writeLines("File not supplied.\nUsage: ./program F=filename") File not supplied. Usage: ./program F=filename > 장점은 다음을 추가하는 것을 기억할 필요가 없..

여러 .csv 파일을 한 번에 가져오는 방법은 무엇입니까? 여러 개의 data.csv 파일이 들어 있는 폴더가 있다고 가정합니다. 각각의 파일에는 동일한 수의 변수가 있지만 각각 다른 시간의 변수가 포함되어 있습니다.R에서는 개별적으로 모두 수입하지 않고 동시에 수입할 수 있는 방법이 있습니까? 문제는 가져올 데이터 파일이 약 2,000개 있으며 코드만 사용하여 개별적으로 가져와야 한다는 것입니다. read.delim(file="filename", header=TRUE, sep="\t") 그다지 효율적이지 않습니다.다음과 같은 것이 각 데이터 프레임을 단일 목록의 개별 요소로 만들어야 합니다. temp = list.files(pattern="*.csv") myfiles = lapply(temp, read..

OR을 사용하여 여러 조건을 결합하여 데이터 프레임의 하위 집합을 만드는 방법은 무엇입니까? R에 data.frame이 있습니다.저는 두 개의 다른 열에 두 가지 다른 조건을 시도하고 싶지만, 이러한 조건이 포함되기를 원합니다.따라서 "OR"를 사용하여 조건을 조합하고 싶습니다.저는 이전에 "AND" 조건을 사용하고 싶었을 때 다음 구문을 사용한 적이 있습니다. my.data.frame 2) & (data$V2 < 4), ] 하지만 위에서 'OR'를 사용하는 방법을 모르겠습니다.my.data.frame 2 | V2 < 4) 이 기능의 동작을 모방하고 기능 본체에 포함하기에 더 적합한 대체 솔루션: new.data 2 | data$V2 < 4) , ] 어떤 사람들은 의 사용을 비판합니다.which필요하지 ..