高效填充data.table列的(locf/nocb)值，然后按另一列聚合
高效填充data.table列的(locf/nocb)值，然后按另一列聚合，可以通过以下步骤实现：
- 首先，需要了解data.table是一种用于处理大型数据集的高效数据结构和工具包。它是R语言中的一个扩展包，提供了快速的数据操作和计算能力。
- locf和nocb是两种常见的数据填充方法，用于填充缺失值。locf（Last Observation Carried Forward）方法将缺失值用其前一个非缺失值进行填充，而nocb（Next Observation Carried Backward）方法则将缺失值用其后一个非缺失值进行填充。
- 针对data.table列的填充操作，可以使用data.table包提供的
na.locf()和na.nocb()函数来实现。这两个函数可以分别对列中的缺失值进行locf和nocb填充。 - 接下来，按照另一列进行聚合，可以使用data.table的
by参数来指定聚合的列。例如，如果要按照列A进行聚合，则可以使用by = A来指定。 - 最后，根据需求选择合适的腾讯云产品来支持这个任务。腾讯云提供了多种云计算产品，包括云数据库、云服务器、人工智能服务等。根据具体的需求，可以选择适合的产品来存储和处理数据。
综上所述，高效填充data.table列的(locf/nocb)值，然后按另一列聚合的步骤如下：
- 使用data.table包的
na.locf()函数或na.nocb()函数对列中的缺失值进行填充。 - 使用data.table的
by参数指定按照哪一列进行聚合。 - 根据需求选择腾讯云的相关产品来支持数据存储和处理。
腾讯云相关产品推荐：
- 云数据库 TencentDB：提供高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，适用于各种规模的应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云服务器 CVM：提供弹性、安全、稳定的云服务器实例，可根据需求灵活调整配置和规模。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 人工智能服务 AI Lab：提供丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可用于多媒体处理和人工智能应用开发。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 云存储 COS：提供高可靠、低成本的对象存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据，包括音视频文件、图片、文档等。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 区块链服务 BaaS：提供安全、可信赖的区块链服务，支持快速搭建和管理区块链网络，适用于金融、供应链等领域的应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/baas
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
相关·内容
我尝试基于列(在下面的示例Month中)展开数据表，并按组填充空值(Group)。以下面的dt为例； set.seed(0)
dt<-data.table(ID=c(1:10),Month=sample(1:10,replace = F),Group=c("A","B","C","A","B","C","A","B",'A','A'))
dt[1:4,":="(Income=rnorm(4),Tax=rnorm(
浏览 7提问于2020-06-15得票数 0
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我有一个部分填写的表格，表的顶部和底部都有NAs (下表第十栏)。我想使用比率(0.3)填充表，以获得目标列中的结果。这类似于Excel中用于复制公式和填充单元格的填充向上/向下函数。
df <- data.frame(X = matrix(nrow = 10, ncol = 1, NA))
df [3:5,1] <- 2:4
X Goal
1 NA 1.4
2 NA 1.7
3 2 2
4 3 3
5 4 4
6 NA 4.3
7 NA 4.6
8 NA 4.9
9 NA 5.2
10 NA 5.9
本质上，我希望代码
浏览 10提问于2022-09-29得票数 2
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我有以下数据表：
library(data.table)
# Example table
table <- data.table(ID = c("Entity_A","Entity_A","Entity_B","Entity_B"),
Level = c("Individual_1","Individual_2","Individual_1","Individual_2"),
Amount1
浏览 3提问于2021-08-01得票数 0
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1回答
我想用最后一次观察(Locf)或在两个或更多的空隙中进行的下一次观察(Nocb)来估算缺失的值。
为了确定填充缺失值的方向(上/下)，对数据帧中的第一列(间隔)进行加权。插值(locf/ NAs )应来自最小值端(与向外NAs行对应的间隔值)。默认的填充是locf。
示例:例外nafill的逻辑:在ID2列的第5-7行(包括头)中，方向将是“夜空”，因为(Interval7，value= 50)比Interval5、value=100要小。
尝试使用df1 <-df %>%fill(ID1, ID2, ID3,which.min(Interval)) %>% #default
浏览 2提问于2020-04-13得票数 0
这篇文章的末尾有编辑。
我有大量的个人日常饮食记录数据集。每个人都随机丢失了数据。这是一个个人的例子(我最终会把这个解决方案推广到人群中)：
> str(final_daily)
'data.frame': 387 obs. of 10 variables:
$ Date : chr "2014-08-13" "2014-08-14" "2014-08-15" "2014-08-16" ...
$ MEID.1 : Factor w/ 97 levels
浏览 5提问于2015-11-19得票数 1
2回答
假设我有这样的数据集：
Object date date_data
1: N <NA>
2: A <NA>
3: A <NA>
4: A 2020-01-01 something
5: B <NA>
6: B <NA>
7: B 2020-01-01 something
8:
浏览 2提问于2020-04-30得票数 2
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1回答
地块推算值
、、、
我被要求使用动物园包中的na.locf()函数，使用LOCF和NOCB方法来建立数据集，现在我正在绘制观察值和估算值。我正在处理的数据集如下：
structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27),
sex = c("F", "F", NA, "F", "F", "F", "F", "F"
浏览 1提问于2021-02-28得票数 1
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1回答
因此，我有以下问题:我有一个数据集A (data.table对象)，其结构如下：
date days rate 1996-01-02 9 5.763067 1996-01-02 15 5.745902 1996-01-02 50 5.673317 1996-01-02 78 5.608884 1996-01-02 169 5.473762 1996-01-03 9 5.763067 1996-01-03 14 5.747397 1996-01-03 49 5.672263 1996-01-03 77 5.603705
浏览 2提问于2017-09-05得票数 0
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3回答
locf和nocb函数
、、、
我想创建一个以此为基础的函数：
locf <- function(x) {
a <- x[1]
for (i in 2:length(x)) {
if (is.na(x[i])) x[i] <- a
else a <- x[i]
}
return(x)
}
这个函数只是LOCF，我想为所有丢失的数据创建一个LOCF函数，并为第一个丢失的观测创建NOCB。
我的数据：
data<-c(NA, 24.107, NA, 26.912, NA, 30.193, NA, 19.003, NA, NA, 28.578, NA, NA, 33.4
浏览 0提问于2018-07-22得票数 0
我有如下数据帧： df <- data.frame(Resource_Code = c("B-GA100","B-GA100","B-
GA100"),
"2021-09-01"= c("", "", ""),
"2021-09-06"= c(125, "", ""),
"2021-0
浏览 28提问于2021-10-04得票数 0
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2回答
我有以下data.frame：
name nav_status destination
A 5 MUMBAI
A 0 NA
A 1 NA
B 5 NA
B 0 NEW YORK
B 1 NA
我打算使用基于name列的值填充NA值。我试过：
用最后一次观测推进技术填充NA值，但数据会发生失真。我使用了zoo包和na.locf语法：
NEW <- na.locf(FINAL
浏览 4提问于2016-03-23得票数 2
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假设我有一个数据
ID Price
1 0
1 0
1 0
1 5
2 2
2 0
2 0
2 3
3 0
3 0
3 0
3 0
4 2
4 2
4 0
4 2
我希望根据某个ID中过去或未来的值来填充缺少的单元格的值，但是如果某个特定ID的所有值为零，则保持原样。
所以这张桌子看起来像
ID Price
1 5
1 5
1 5
1 5
2 2
2 2
2 2
2 3
3 0
3 0
3 0
3 0
4 2
4 2
4 2
4 2
我试着用下面的代码来解决它
is.na(df$Price) <- df$Price==0
浏览 2提问于2016-03-16得票数 1
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我有一个data.table，我想在其中完成一个列来填充一些缺失的值，但是我在其他列的填充中遇到了一些困难。
dt = data.table(a = c(1, 3, 5), b = c('a', 'b', 'c'))
dt[, .(a = seq(min(a), max(a), 1), b = na.locf(b))]
# a b
# 1: 1 a
# 2: 2 b
# 3: 3 c
# 4: 4 a
# 5: 5 b
然而，寻找更像这样的东西：
dt %>%
complete(a = seq(min(a), max(a), 1
浏览 1提问于2019-11-22得票数 1
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2回答
11年来，我一直在为我的临床实践提供大量的账单记录。相当多的行缺少了推荐人。但是，使用一些规则，我可以很容易地填写它们，但不知道如何在R.下的data.table中实现它，我知道动物园包中有na.locf和data.table包中有自滚连接。我看到的例子过于简单化，对我毫无帮助。
下面是一些虚拟的数据来为您定位(作为dput ASCII文本表示)
structure(list(patient.first.name = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("
浏览 5提问于2012-09-26得票数 17
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2回答
我正在尝试将数据框的特定列聚合到列表中，并将这些行连接起来。谢谢你的帮助。示例：
df <-data.frame(id=c(12,NA,NA,15,NA),name=c("John",NA,NA,"Jane",NA),grades=c(88,65,94,73,77))
> df
id name grades
1 12 John 88
2 NA <NA> 65
3 NA <NA> 94
4 15 Jane 73
5 NA <NA> 77
我需要生成的数据框看起来像这样：
d
浏览 2提问于2017-08-11得票数 2
2回答
我正在处理一个天气变量数据集(温度、降水等)。它有一些缺失的值。由于我的具体方法(将这些变量相加几天)，我需要在dataset中处理NA值。
当有丢失的每日值时，我想用前一天和第二天的平均值来填充那天。这里的假设是，天气值从一天到另一天是相似的。是的，我知道这是个很大的假设。
我开发了以下内容：
maxTemp <- c(13.2, 10.7, NA, 17.9, 6.6, 10, 13, NA, NA, 8.8, 9.9, 14.9, 16.3, NA, 18, 9.9, 11.5, 15.3, 21.7, 23.9, 26.6, 27, 22.3, NA, 17.9)
weather
浏览 4提问于2020-02-24得票数 2
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让我们有两个不重叠的data.tables并进行滚动连接：
library(data.table)
P = data.table(id=c("a","a"), t=c(1,4), txn=c(0, 0),key=c("id", "t"))
TX = data.table(id=c("a"), t=c(3), txn=c(1111),key=c("id", "t")) # note the index t = 3 falling in the gap of P
P[TX, txn:=i
浏览 2提问于2014-10-08得票数 2
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我有一个大型数据表，它的结构类似于这个可重复的示例：
d <- data.table(
g =c(1 ,1 ,2 ,2 ,2 ,3 ,3 , 4 , 4),
A =c('a','a','b','b','w','c','q','r','r'),
B =c(1 ,1 ,2 ,2 ,2 ,3 ,3 ,4 , 5),
sameA =c(T , T , F , F , F , F ,
浏览 10提问于2020-06-19得票数 2
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假设我有以下数据集
ID A
1 0
1 0
1 0
1 X
2 X
2 X
2 0
2 X
3 X
3 0
3 X
3 Y
4 X
4 X
4 0
4 Y
我希望根据A的过去和未来值填充这个数据集(变量A)，例如，对于ID= 1，前三个值也将基于未来值变为X。对于ID=2，缺失值将变成X，因为过去和将来的值也是X。对于ID = 3，它也将成为X，即使在将来还有另一个值Y，但它的相邻值是X，因此它将变成X。对于ID= 4，我们将只以过去为基础。
基本上，算法应该首先查看过去的值；如果没有过去的值，那么它应该使用未来的值。
我知道如何根据平均值和中值填充缺失的值
浏览 2提问于2015-08-16得票数 1
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1回答
我试图获得在data.table中它们各自列中的峰值和低谷事件之间的DT$pna列中的最大值(即DT$pna，DT$pna)。DT$高峰和DT$低谷具有字符串“峰值”和“低谷”来标记后续事件的开始和结束。这个for循环使用的样本非常少，但因为data.table有数百万行，所以它将永远占用。在这种情况下，是否有更好的解决方案(可能使用数据表)更有效地获得最大值？
for (i in 1:nrow(DT)) {
if(is.na(DT$peak[i])) {
next
}
if(DT$peak[i] == "peak") {
e <- i + 1
浏览 7提问于2020-03-18得票数 0
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1回答
我有一个样本：
data <- structure(list(mmsi = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("a", "b"), class = "factor"),
tr = c(1, 1, 1, 0, 2, 2, 0, 4, 4, 0, 5, 5)), .Names = c("mmsi",
"tr"), row.names = c(NA, -12L), class = "d
浏览 2提问于2016-08-17得票数 1
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3回答
我有一个数据集，在该数据集中，我观察了一些个人的变量，而不是其他个人的变量。对于那些我观察变量的个体，我只观察了一次。但是，每个人的观察次数以及观察值的位置各不相同。
如果有非NA值，我想用非NA值填充给定个人的所有NA值。否则，NAs应该保持NA。
下面是一个示例数据集：
#data.frame of 100 individuals with 10 observations each
data <- data.frame(group = rep(1:100,each=10),value = NA)
#first 50 individuals get a value at the fi
浏览 0提问于2019-01-09得票数 11
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2回答
我有一个看起来像这样的R数据
1 A 1
2 A 0.9
5 A 0.7
6 A 0.6
8 A 0.5
3 B 0.6
4 B 0.5
5 B 0.4
6 B 0.3
我需要填补所有的空白，直到最高每个类别(第二栏)。也就是说，我希望得到的结果如下
1 A 1
2 A 0.9
3 A 0.9
4 A 0.9
5 A 0.7
6 A 0.6
7 A 0.6
8 A 0.5
1 B 0.6
2 B 0.6
3 B 0.6
4 B 0.5
5 B 0.4
6 B 0.3
基本上，当在第一个
浏览 4提问于2017-01-03得票数 3
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2回答
绘制丢失数据
、、、
我正在尝试用LOCF方法绘制以下估算的数据集，按照这个过程
> dati
# A tibble: 27 x 6
id sex d8 d10 d12 d14
<dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 F 21 20 21.5 23
2 2 F 21 21.5 24 25.5
3 3 NA NA 24 NA 26
4 4 F
浏览 2提问于2021-02-21得票数 0
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2回答
如何填补R中数据帧中的空白？
、、、、
我有一个时间序列、一组事件和一个ID的数据框架，我通过一个共享的时间列将两个数据框架连接起来，但我想填补事件中的空白。
下面是一个简化的示例，其中包含用于连接数据帧的value列，然后是事件列和ID列。我想以某种方式在第一个(开始)和最后(结束)事件条目之间填写事件和ID的列。
a<-c(seq(from = 150, to = 213, by = 3))
b<-c("start","","","mid","","end","", "",
浏览 3提问于2021-07-04得票数 1
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3回答
我需要用前面的行值填充NA行，但只在条件未更改之前才填写。作为一周中几天的简单例子，吃饭和价格：
Day = c("Mon", "Tues", "Wed", "Thus", "Fri", "Sat","Sun","Mon", "Tues",
"Wed", "Thus", "Fri", "Sat","Sun")
Meal = c("B",&#
浏览 2提问于2015-04-11得票数 6
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我想测试特定列中的值是否包含安娜的值，如果包含，则用前一行中的值填充NA空间。我仍然在努力掌握apply系列函数的诀窍。
例如，我想把这个变成：
Date Balance
2012-01-01 1000
2012-01-02 NA
2012-01-03 NA
2012-01-04 1200
2012-01-05 1215
2012-01-06 NA
进入：
Date Balance
2012-01-01 1000
2012-01-02 1000
2012-01-03
浏览 0提问于2013-02-16得票数 5
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我现在正在处理一个有许多缺失值的数据集。我使用LOCF方法来替换丢失的值(因为它是重复的度量)。我使用na.locf函数来替换丢失的值。下面是我在我创建的数据文件上所做的一个模拟示例
library(zoo)
ID<-c(rep(01,3),rep(02,3),rep(03,3),rep(07,3),rep(08,3),rep(10,3),rep(11,3),rep(13,3))
AA<-c(2,2,3,NA,2,3,4,1,NA,3,2,1,0,2,1,3,0,3,2,1,4,NA,2,NA)
BB<-c(2,3,0,4,1,3,1,0,2,3,4,3,1,0,NA,3,4
浏览 3提问于2019-11-25得票数 2
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用从最后一个非NA值逐渐增长到下一个非NA值的中间值填充dataframe列中缺失的NAs的好方法是什么？
下面是一个例子:对于列成本，我想获得列cost_esti，在2014到2016年间，该栏的成本每年增加31美元，将上一次已知成本595美元与下一个已知成本720美元相连接。
我想出的代码很长。有没有一种优雅的方法来做同样的事情？
library(data.table)
data = data.table(year=2000:2018,
cost = c(100,120,NA,200,220,NA,NA,300,350,470,500,NA,N
浏览 2提问于2018-05-20得票数 2
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3回答
我遇到了一个可能很简单的问题--如何将连续重复的行和起来，并删除除第一行以外的所有行。并且，如果在两个重复项(如NA )之间存在一个2,na,2，也可以对它们进行加和，并删除除第一个条目之外的所有条目。到目前为止，这是我的样本数据
ia<-c(1,1,2,NA,2,1,1,1,1,2,1,2)
time<-c(4.5,2.4,3.6,1.5,1.2,4.9,6.4,4.4, 4.7, 7.3,2.3, 4.3)
a<-as.data.frame(cbind(ia, time))
样本输出
a
ia time
1 1 4.5
2 1 2.4
3
浏览 0提问于2015-09-15得票数 2
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3回答
假设我有一个数据表(或框架)，如下所示：
Time Value
1 10
2 10
3 10
4 15
5 15
6 20
我想附加一些列，用来标记下一次值更改的时间和值。它看起来像这样：
Time Value T_Next V_Next
1 10 4 15
2 10 4 15
3 10
浏览 0提问于2016-04-24得票数 2
我试图在以前的实验基础上创建一个新的样本信息表。我们正在尝试添加两个新的条件到以前用三个条件运行的样本中。我的桌子现在是这样的：
Sample_ID dx gender condition tube_no
AB001 1 2 1 1A
AB001 1 2 2 1B
AB001 1 2 3 1C
NA NA NA NA NA
NA NA
浏览 0提问于2020-02-11得票数 1
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6回答
我有以下类型的dataframe：
Country <- rep(c("USA", "AUS", "GRC"),2)
Year <- 2001:2006
Level <- c("rich","middle","poor",rep(NA,3))
df <- data.frame(Country, Year,Level)
df
Country Year Level
1 USA 2001 rich
2 AUS 2002 middle
3
浏览 7提问于2017-12-21得票数 12
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3回答
我的数据是这样的：
test <- structure(list(value = c(0, 781, 1109, 57, 250, 541, 533, 320,
322, 1033, 291, 2213, 1845, 618, 271, 525, 88, 1354, 217, 820,
786, 119, 41, 316, 153, 378, 172, 615, 383, 168, 1448, 824, 85,
224310, 1186, 1488, 244, 368, 133, 488, 118, 4505, 1411, 649,
690, 548, 226, 393, 104
浏览 4提问于2020-12-05得票数 0
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2回答
我有400万行个人数据，如下所示：
names <- c("Peter", "Peter", "Peter", "Peter", "Peter", "Peter", "Peter", "Lisa", "Bert", "Carine", "Carine", "Carine", "Carine", "Carine", "Carine")
luckyToda
浏览 7提问于2016-08-31得票数 2
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3回答
这个问题听起来可能类似于本论坛上的其他各种问题，在将其标记为重复之前，请确保复制在我的情况下有效。
我有一个dataframe (df1)，如下所示：
> df1 <- data.frame(c1=c('ER017','ER017','ER017','ER017','ER017','ER018','ER018','ER018','ER018'),c2=c(1,4,3,2,5,3,1,2,4),c3=c(18,NA,20,NA,NA,150,
浏览 7提问于2020-05-27得票数 1
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1回答
我有一个列名为Var1、Var2、Var3的表A。
Var1 = c("N1", "N2", "0", "0", "N3", "N4", "0", "0")
Var2 = c("0", "A", "0", "0", "0", "B", "0", "0")
Var3 = c("0", "Yes", "No
浏览 3提问于2022-02-08得票数 1
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我是与期货合约，关闭在下午4点或16:00中央时间，并重新开放在下午5点或以后可能。我可以过滤关闭的数据，但是当我执行na.locf时，它仍然填充从下午4点开始的数据。
下面是一个小示例，以及我是如何生成包含2天的xts数据的：
days1 <- c("2017-05-05 15:58","2017-05-05 15:59","2017-05-05 16:00","2017-05-05 17:01","2017-05-05 17:02","2017-05-05 17:03","2017
浏览 5提问于2017-12-08得票数 1
2回答
假设我有这两个数据帧：
big.table <- data.frame("idx" = 1:100)
small.table <- data.frame("idx" = sample(1:100, 10), "color" = sample(colors(),10))
我想将它们合并在一起，如下所示：
merge(small.table, big.table, by = "idx", all.y=TRUE)
idx color
1 1 <NA>
2
浏览 0提问于2013-02-13得票数 8
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我想用基于<NA>变量的正确的因子值填充ID。
以下是变量：
ID <- c(1,1,1,2,2,2,3,3,3)
Gender_NA <- c("m",NA,"m",NA,"f",NA,"m","m",NA)
Gender <- c("m","m","m","f","f","f","m","m","m")
以下是我掌握的数据：
Data_h
浏览 1提问于2015-10-14得票数 2
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# have
> aDT <- data.table(colA = c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3), colB = c(4,NA,NA,1,4,3,NA,NA,4,NA,2,NA))
> aDT
colA colB
1: 1 4
2: 1 NA
3: 1 NA
4: 1 1
5: 2 4
6: 2 3
7: 2 NA
8: 2 NA
9: 3 4
10: 3 NA
11: 3 2
12: 3 NA
浏览 0提问于2018-02-20得票数 4
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我试图用一个大的data.table逐个组进行最后的观察，其极限为2。这里有很多复杂的解决方案，但它们似乎都没有包含所有三个元素:在data.table中，一个具有最大极限的na.locf类函数。
我的数据看起来是：
df <- structure(list(country = c("USA", "USA", "USA", "USA", "USA",
"FR", "FR", "FR", "FR", "FR"), values =
浏览 8提问于2021-07-17得票数 4
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我有这样的数据格式：
df <- data.frame(seqpart=factor(c("", "ccagttgttg", "tttgattcg", "ctttgtc","", "ctttgtcga","cttagta", "ttactgt", "ttacat")),
seqinfo= factor(c("IDseq1|specie1", "", "","&#
浏览 3提问于2017-07-25得票数 2
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我有像这样的数据 DT <- data.frame(id=rep("A",times=10),B=1:10, C=c(NA,2:5,NA,NA,NA,NA,NA))
CT <- DT[,c(2,3)]*3
CT$id <- rep("B",times=10)
DT <- rbind(DT,CT) 我想用C列的前一个值加上其他列B列的值的函数(忽略C列中的第一个NA )来填充NAs，例如： DT$C[6] =DT$C[5]+DT$B[6]*0.3
DT$C[7] =DT$C[6]+DT$B[7]*0.3
DT$C[8] =DT$C[7]+
浏览 27提问于2019-02-02得票数 0
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好的，这是另一个缺失的值填充问题。
我正在寻找一种基于列中先前和下一个存在的值来填充NAs的方法。单一方向的标准填充不足以完成此任务。
如果列中的前一个有效值和下一个有效值不相同，那么块保持为NA。
示例数据框架的代码是：
df_in <- tibble(id= 1:12,
var1 = letters[1:12],
var2 = c(NA,rep("A",2),rep(NA,2),rep("A",2),rep(NA,2),rep("B",2),NA))
谢谢,
浏览 1提问于2018-08-06得票数 5
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下面的图片是我的数据结构和预期结果的样本。我需要创建一个基于几个标准的新列。
对于每个CS+.Use，将Per_size of CS+分配给新列，并且只有当存在新的subject时，才更新值--在第一个CS+之前的第一个subject的Per_size
非常感谢你的帮助！
structure(list(subject = c("subject1", "subject1", "subject1",
"subject1", "subject1", "subject1", "subje
浏览 2提问于2021-06-21得票数 1
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1回答
我有一个由2列和大约12K行组成的数据集。它具有以下形式 timestamp track
0.006 A
0.185 R
0.210 A
0.221 R
0.285 A
0.387 R
0.405 R
0.412 R
0.436 A
0.458 A
0.482 A 所以我想要的是首先提取我的轨迹等于A的所有时间戳，我很容易使用基数R函数 track_data = subset(df, df$track == 'A')
track_time = track_data$V1 现在，我想提取最后一个磁道的时间戳=R，就在最后一
浏览 16提问于2021-10-22得票数 0
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我有一个数据表，其中包括一些单元格中的NA，如下所示。数据表：
但是，我想将名为“”的列中的第1行重复到下面两行，写成"NA“，而不更改其他列中的”数字“和"Numeric.null”。对于类别中的第4行，请将其重复到第5行和第6行，但在其他列中没有更改。新的：
我只是在学R编程。我试过了代表功能。但我做不到。请帮帮我。
浏览 2提问于2020-03-31得票数 1
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我有来自不同实验的几个.csv文件，其中一些是同一个实验的重复，因此需要进行平均处理。这些文件的类型如下：
A_a.csv，A_b.csv，A_c.csv；B_a.csv，B_c.csv；C_a.csv，C_b.csv，C_c.csv，C_d.csv等
其中A，B，C，..。参考不同的实验，而a，b，c，.请参阅同一实验的重复。每个csv文件包含一个时间列和一个Abs列。
我已经从所有这些文件中创建了一个数据帧列表，我希望得到一个重复序列平均的列表，因此输出将是一个列表，如下所示：
A.csv，B.csv，C.csv，
其中A，B，C，..。是具有时间的数据帧，Abs是时间的行平均值，是每个重
浏览 0提问于2019-01-08得票数 1
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我已经搜索了很多地方(stackoverflow，r-blogger等)，但还没有找到在R中做这件事的好选择。希望有人有一些想法。
我有一组环境采样数据。数据包括各种字段(访问日期、区域、位置、样本介质、样本组件、结果等)。
以下是相关字段的子集。这就是我开始的地方。
visit_date region location media component result
1990-08-20 LAKE 555723 water Mg *Nondetect
1999-07-01 HILL 4
浏览 2提问于2015-03-12得票数 3
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