首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

五个以上类别的分类变量不在R中的可求和表上显示

在R中,可以对分类变量进行求和运算。但是,对于有五个以上类别的分类变量,在默认情况下,R的求和表中只显示前五个类别,其余类别会以省略号 (...) 的形式表示。

要显示所有类别的求和结果,可以使用table()函数将分类变量转换为频数表,并使用sum()函数对频数表进行求和操作。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
# 创建一个有五个以上类别的分类变量
category <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G")

# 将分类变量转换为频数表
freq_table <- table(category)

# 显示频数表中所有类别的求和结果
sum_result <- sum(freq_table)
print(sum_result)

在上述代码中,category是一个包含七个不同类别的分类变量。通过将它转换为频数表freq_table,我们可以使用sum()函数对频数表进行求和操作,得到所有类别的求和结果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【学习】SPSS聚类分析全过程

——采用“R型聚” 1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类,是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?...从proximity matrix可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903,最大,二者选其一即可,没有必要都作为聚变量,导致成本增加。...——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外,还有一个比较关键问题就是分类变量到底对聚有没有作用有没有贡献,如果有个别变量分类没有作用的话,应该剔除。...注意此时,因子变量选择聚为4结果,而将三个聚变量作为因变量处理。方差分析结果显示,三个聚变量sig值均极显著,我们用于分类3个变量分类有作用,可以使用,作为聚变量是比较合理。...以上过程涉及到spss层次聚Q型聚R型聚,单因素方差分析,means过程等,是一个很不错多种分析方法联合使用案例。

1.2K60

R语言入门之频率和列联

‍‍ ‍‍‍‍‍‍在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率和列联,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据可视化。 ‍...创建频率和列联 R语言提供了许多方法来创建频率和列联,在这里我们主要介绍三种常用函数,它们虽有各自特点,但大同小异,大家在学习能细细体会出来。 1....函数table() #首先自己创建训练数据(这里数据是随手编写,不具有科学性) #所有的数据都是分类变量(这里选择是二分类变量) #建立2维频率 A <- c(rep("male",15),rep...prop.table(mytable, 2) # 以列为单位,计算其中每个变量占比,每列求和为1 ?...当然table()函数也可以生成高维数据(3个及以上变量),不过这时候使用ftable()函数可能会得到更好展示效果: # 创建3维频数表 mytable <- table(A, B, C) table

2.7K30
  • SPSS聚类分析——一个案例演示聚类分析全过程

    点击下载 【一】问题一:选择那些变量进行聚?——采用“R型聚” 1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类,是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?...从proximity matrix可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903,最大,二者选其一即可,没有必要都作为聚变量,导致成本增加。...——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外,还有一个比较关键问题就是分类变量到底对聚有没有作用有没有贡献,如果有个别变量分类没有作用的话,应该剔除。...注意此时,因子变量选择聚为4结果,而将三个聚变量作为因变量处理。方差分析结果显示,三个聚变量sig值均极显著,我们用于分类3个变量分类有作用,可以使用,作为聚变量是比较合理。...以上过程涉及到spss层次聚Q型聚R型聚,单因素方差分析,means过程等,是一个很不错多种分析方法联合使用案例。

    1K70

    分子信息传递网络与手性

    为了确保新聚合方法能够理解四面体立体化学,作者首先在将分子从CHIRAL1分类R或S简单任务对它们进行评估。...实证结果(2)支持了这一假设。MPNN体系结构求和聚合器表现不如随机分类器,而所有三种体系结构自定义聚合器在将分子分类R或S时准确率接近完美。... 2 3 接下来,作者在完整D4DCHP数据集评估实证性能(3)。在没有原子级别的立体特征情况下,PERM和PERM_CAT非对称聚合方法相比于SUM聚合器基线具有显著优势。...在存在立体特征情况下,不同聚合方法性能取决于体系结构。自定义聚合函数在GCN体系结构在排名分类和RMSE方面均显示衡量改进,但对于GIN和DMPNN体系结构来说,这些改进并不明显。...自定义聚合器可以在玩具R/S分类问题上完全区分对映异构体,并且在新提出D4DHCP数据集,根据MPNN体系结构和原子级别立体特征包含与否,表现出与基准SUM聚合器相当或适度改进性能。

    24820

    从零开始学Pytorch(四)softmax及其实现

    \end{aligned} 既然分类问题需要得到离散预测输出,一个简单办法是将输出值 o_i 当作预测类别是 i 置信度,并将值最大输出所对应作为预测输出,即输出 \underset{i...softmax回归对样本 i 分类矢量计算表达式为 小批量矢量计算表达式 广义讲,给定一个小批量样本,其批量大小为 n ,输入个数(特征数)为 d ,输出个数(类别数)为 q 。...在上式,我们知道向量 \boldsymbol y^{(i)} 只有第 y^{(i)} 个元素 y^{(i)}{y^{(i)}} 为1,其余全为0,也就是说,交叉熵只关心对正确类别的预测概率,因为只要其值足够大...模型训练与预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 图像分类数据集中最常用是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST分类精度都超过了95%。...=False)) # dim为0,按照相同求和不在结果中保留列特征 print(X.sum(dim=1, keepdim=False)) # dim为1,按照相同求和不在结果中保留行特征 输出

    1.1K20

    SPSS聚类分析——一个案例演示聚分…「建议收藏」

    点击下载 【一】问题一:选择那些变量进行聚?——采用“R型聚” 1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类,是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢?...从proximity matrix可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903,最大,二者选其一即可,没有必要都作为聚变量,导致成本增加。...——采用“单因素方差分析” 1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外,还有一个比较关键问题就是分类变量到底对聚有没有作用有没有贡献,如果有个别变量分类没有作用的话,应该剔除。...注意此时,因子变量选择聚为4结果,而将三个聚变量作为因变量处理。方差分析结果显示,三个聚变量sig值均极显著,我们用于分类3个变量分类有作用,可以使用,作为聚变量是比较合理。...以上过程涉及到spss层次聚Q型聚R型聚,单因素方差分析,means过程等,是一个很不错多种分析方法联合使用案例。

    51650

    ShapeShifter: Robust Physical Adversarial Attack on Faster R-CNN Object Detector

    我们打算用这些距离-角度组合来模拟车辆从[13]距离接近标志时视角。1和2分别总结了我们高置信度扰动和低置信度扰动结果。对于每个距离-角度组合,我们显示被检测和检测置信度。...因为一个目标可以同时被检测为停止信号和目标,所以我们认为只有当目标置信度在所有被检测中最高时,我们攻击才算成功。1显示,我们高置信度扰动在各种距离和角度下都能获得很高攻击成功率。...为此,我们将我们高可信扰动输入到来自zoo7其他8个MS-COCO训练模型4显示了我们扰动是如何从Faster R-CNN接收v2传输到其他模型。...我们报告了在我们室内实验15幅角距图像,模型成功检测到至少有30%置信度停车标志图像数量。我们还报告了所有检测到停止信号最大置信度。4显示了生成扰动缺乏转移性。...这可能看起来不公平,但是当这些模型部署在自动化系统时,攻击者有很大自由。即使在非自动化系统,人们可能也不会想到图2d,因为它没有任何别的人特征。

    1.6K50

    ArcGIS空间分析笔记(汤国安)

    关系创建是在源主键和目标外键之间创建。 主键:是储存能够唯一标识每一个对象字段。 外键:记录有源主键信息字段。...分类区统计操作注意 区域字段——选择表示分类区类别的字段,若是栅格数据则默认为value,即栅格单元值 在计算忽略NoData——可选项,标示是否允许栅格数据空值参与运算,选中表明允许包含空值单元参与运算...以表格显示分区统计 可以把结果以表格形式输出 区域分析——以表格显示分区统计 统计结束后该自动加载到ArcMap内容,以按源列出形式显示。...最大似然法分类基本原理是:假定训练样本地物光谱特征和自然界大部分随机现象一样,近似服从正态分布 利用训练样本可求出各类均值、方差及协方差等特征参数,从而可求出总体先验概率密度函数 在以上步骤基础...结果相应所分配到像元数有多有少 最大似然法——分类置信度 在最大似然法分类生成置信栅格数据,来显示分类置信度,共有14 在置信栅格数据像元值为1置信度中所包含像元与输入特征文件中所存储任意均值向量距离最短

    3.3K20

    pandas 分类数据处理大全(附代码)

    比如下面自定义了abc3个分类,并指定了顺序。然后就可以通过dtype指定自定义数据类型了,d不在定义类型abc显示为空。...比如,我们知道lightgbm相对于xgboost优化一个点就是可以处理分类变量,而在构建模型时我们需要指定哪些列是分类变量,并将它们调整为category作为超参数传给模型。 一个简单例子。...当对category列分组时,默认情况下,即使category类别的各个不存在值,也会对每个进行分组。 一个例子来说明。...使用.unstack()会把species索引移到列索引(类似pivot交叉操作)。而当添加新列不在species分类索引时,就会报错。...category列索引:当索引为category类型时候,注意是否可能与类别变量发生奇怪交互作用。 以上就是本次分享内容。

    1.1K20

    R语言学习笔记——柱形图

    geom_bar是在ggplot坐标系系统之上添加柱形图图层,stat是对其中数值型变量所做统计变换(默认为count),fill是颜色填充设定,可以是某一分类变量,也可以直接映射为颜色。...通过设定柱形图填充顺序与图例显示顺序,使得图例颜色顺序与图表中一致。...通过设定分面参数:facet_grid,我们可以将某一分类变量做成每一个分类分面组图。...但是考虑到大家日常在excel作图比较多一点儿,R语言中作图方法与excel截然不同: excel通过汇总过后宽数据作图(也是office能够识别的唯一格式) 但是R语言秉承作图规则是标准数据源...以上只是想说,excel作图理念与主流统计分析软件、数据可视化软件是背道而驰,用久了它,想迁移到别的软件上去需要花费更多转换成本。

    3.4K130

    compareGroups包,超级超级强大临床基线特征绘制包

    临床研究中常需要绘制两组或多组患者(如非AKI组和AKI组)基线特征。 下图就是临床中常见基线特征。 ? 那么在R怎么快速绘制绘制临床论文中基线特征1?...调整输出结果 7.1 隐藏分类类别结果 在上面的输出基线特征,默认二分类变量、多分类变量各类别水平结果都输出来。...,比如说性别,显示女性结果即可,因此,我们可以使用hide参数隐藏某一别的结果。...7.3 调整分类变量显示 在基线特征分类变量显示结果默认使用频率+百分比形式显示,如果需要修改显示形式可调整type参数。...如上所示,性别等分类变量显示病例数等结果 7.4 显示两两比较结果 对于分组变量是三分类或多分类变量时,可以修改show.p.mul = TRUE来计算组间两两比较p值。

    11.7K116

    如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

    当没有协变量预测潜在成员资格时,该模型将简化为特定于概率。后验分类在涉及潜在类别的模型,可以对每个潜在类别主体进行后验分类。...这个例子说明了定义“潜在最佳数量”复杂性。事实,根据推荐 BIC,应该保留 2 模型(因为它提供了最低值)。...2-class 线性混合模型描述模型概要summary(m2d)模型预测只要模型中指定所有协变量都包含在数据框,就可以为数据框包含任何数据计算特定于预测。...我们还可以通过以下方式查看有关模型辨别能力信息:后验分类分类在 class 1 (resp.  class 2) 对象属于该类平均概率为 0.8054 (resp. 0.8730)。...这显示了类别的良好区分。高于阈值分类比例:这里 90.18%(分别为 61.29%)第 1 (分别为 2)后验概率大于 70%。

    91300

    如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

    当没有协变量预测潜在成员资格时,该模型将简化为特定于概率。 后验分类 在涉及潜在类别的模型,可以对每个潜在类别主体进行后验分类。...高斯数据示例 在此示例,我们研究了认知标记二次轨迹,即在老年人样本(纳入时年龄 65 岁及以上)中进行预先标准化(具有高斯分布)并对简易智能量表评分 ( MMSE )进行了长达 15 年跟踪研究,...这个例子说明了定义“潜在最佳数量”复杂性。事实,根据推荐 BIC,应该保留 2 模型(因为它提供了最低值)。...我们还可以通过以下方式查看有关模型辨别能力信息: 后验分类分类在 class 1 (resp.  class 2) 对象属于该类平均概率为 0.8054 (resp. 0.8730)。...这显示了类别的良好区分。 高于阈值分类比例:这里 90.18%(分别为 61.29%)第 1 (分别为 2)后验概率大于 70%。

    50120

    Excel依然是一款强大数据可视化利器~

    当然,这些软件各有特点,但是在要划分一个类别的话,我觉得可以划分为三: Excel(以及寄生于Excel平台各种辅助软件dashboard、Think-cell-chart) 桌面端可视化工具(以Tableau...(以R语言、Python以及各种js开源可视化库) 但若要继续对其进行简化分类的话,我觉得其实可以分为两: Excel家族; 非Excel家族。...也许这里分类大家会觉得摸不着头脑,我理由是,数据可视化很重要一步即是对原始业务数据结构理解,而在Excel图表库,微软所设计图形库是基于二维。...(因为Excel自由灵活结构不限制变量类型,不识别因子变量(即用于构造模型或者用于图形映射))。...以上就是Excel图表构建原理大致过程,而除Excel之外数据可视化产品,基本都是使用一维结构(长数据)来构建可视化图形。其中因子变量(即通常意义分类变量)充当着至关重要作用。

    1.7K30

    左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

    数据统计描述与列联分析是数据分析人员需要掌握基础核心技能,R语言与Python作为优秀数据分析工具,在数值型数据描述,类别型变量交叉分析方面,提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python那些简单使用分析函数。...pandas交叉函数pd.crosstab参数设定规则与透视保持了很高相似度,确实从呈现形式上来讲,数值型变量尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等...以上透视是针对数值型变量分组聚合,那么针对类别型变量则需要使用pandas交叉函数进行列表分析。...事实,crosstab似乎同时也能兼容透视完整功能,但是奇怪是透视提供了数据框名称参数,指定参数时无需声明数据框名称,而且行列字段都可指定列表对象(二维以上,指定多个 字段),但是交叉则没有给出数据框名称向量

    3.4K120

    《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(二)

    第二部分:使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(一),我们介绍了R中有关导入数据知识。...默认情况下,比率命令将交叉每一项除以乘客总数作为结果。我们想看到是每项数据在该行比例,即每种性别的存活比例。因此,我们需要在命令中指定返回第1维度比例。第1维度代表行。...造成这种情况实际原因有很多,这个现象有时很难避免。我们可以用年龄均值来填补这些缺失值。 我们之前制作几张所针对变量都是分类变量,即变量仅包含特定几个值。...参数data说明公式变量存在于哪个数据框。最后一个参数说明需要在拆分子集后数据应用什么函数。上方命令根据性别和年龄划分了不同子集,并在每个子集应用了求和函数。...分类变量值最好不要超过三个,票价又是一个连续变量,我们需要将它离散成能够列表分类变量

    1.2K50

    再见,Excel数据透视;你好,pd.pivot_table

    分别拖动目标字段到相应行列位置,设置统计函数为求和 ? 得到统计好数据透视结果 ?...至此,我们可以发现数据透视实际存在4个重要设置项: 行字段 列字段 统计字段 统计方式(聚合函数) 值得指出是,以上4个要素每一个都可以不唯一,例如可以拖动多个字段到行/列字段形成二级索引,...02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析瑞士军刀,实现个数据透视自然不在话下,其接口函数为pivot_table,给出其核心参数如下: values : 待聚合列名...例如,行有3个取值,列有3个取值,经过透视重组后理论最多有3×3=9个结果,但实际可能只有3×2=6个非空值,其中全为空一列默认舍弃 observed : 适用于分类变量,一般无需关注。...pivot由于仅涉及行列重组和变形,所以一般更适用于分类变量;而pivot_table在重组基础还增加了聚合统计过程,所以一般更适用于数值型变量,但对于支持分类变量统计聚合函数(例如count)

    2.1K51

    那些培训师都不曾告诉你关于Excel图表秘密~

    (这其实对应于统计学变量类别划分标准:定变量/定序变量——维度,定距变量/定比变量——度量) 了解变量类型之后,我们可以知道,我们源数据包含两个维度(公司、日期),一个度量(对应日期某公司指标...仔细分析以上数据源与默认图表行列对应关系你会发现,三个指标的位置在原始表格与图形化后图表分布及其有规律。 列标题总是对应图表横轴,行标题总是对应图表图例。...(原因大概是这个模块并不能识别因子变量)。 我所说聚合是指,通过将一组分类指标(一个维度与一个度量)按照类别分开并计算各类均值、众数、中位数、方差、标准差、求和计算等。...以上图示,列是一个呈现公司维度指标,这种维度在数据库中非常常见,可能是日期细分维度、也鞥是地区细分维度。...3、当然我还有一个证据在证明我以上看法,那就是最近两年微软公司尽心尽力培育PowerBI商务智能系统,在数据源完美支持主流数据库,可视化形式使用一维进行操作,在数据量也大大突破了Excel所能承受量级

    1.9K80

    整理:数据分析方法汇总「附加案例链接」

    )又称“变异数分析”或“F检验”,是由R.A.Fister发明,用于对两个及两个以上样本集合统计特性:平均数差别的显著性检验。...它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。...在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛应用。 参考案例: herain:主成分分析:你为什么一个人? 十、列联分析 所谓列联即由两个以上变量交叉分类频数分布。...它基本原理是:为了从总体把握两组指标之间相关关系,分别在两组变量中提取有代表性两个综合变量U1和V1(分别为两个变量变量线性组合),利用这两个综合变量之间相关关系来反映两组指标之间整体相关性...参考案例: herain:典型相关分析:科研投入与产出 十五、R0C分析 R0C曲线是根据一系列不同分类方式(分界值或决定阈).以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制曲线

    78410

    关于目标检测鼻祖R-CNN论文

    性能最佳方法是复杂集成系统,通常将多个低级图像特征与高级上下文相结合。在本文中,我们提出了一种简单且扩展检测算法,平均平均精度(mAP)提高了30%以上,实现了53.3%mAP。...R-CNN mAP 高达 31.4%,大大超过 OverFeat 第二名 24.3%。为了解 AP 在不同类别分布情况,本文还给出了箱形图,并在 8 列出了每个类别的 AP 。...我们方法通过准确显示所选单元对哪些输入起作用,让它 "为自己代言"。我们避免了平均化,以便看到不同视觉模式,并深入了解该单元计算变量 1:VOC 2010 测试平均检测精度(%)。... 3 结果显示,使用 O-Net RCNN 明显优于使用 TNet R-CNN,mAP 从 58.5% 提高到 66.0%。...第一个结果(20.9%)是 R-CNN 在 ILSVRC2012 分类数据集使用预先训练好 CNN(未进行微调),并访问 val1 少量训练数据(请注意,val1 中一半有 15 到 55

    24530
    领券