使用 mutate 对数值变量进行分类
我想使用 dplyr 对我的 data.frame 对象中的数字变量进行分类(但不知道该怎么做). 如果没有 dplyr，我可能会这样做: df 它就会完成.但是，我非常喜欢在其他操作的 chain 序列中使用一些 dplyr 函数(mutate，我想)来做到这一点.执行我的data.frame. 解决方案 set.seed(123)df
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查找段是否在另一个段的距离内
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D3中轴的异常值(混合数值和分类规范)
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将相同的“类别"对象分组
我正在尝试对以下来源的原始数据进行分组: 项目:[{类别:“博客"，id:"586ba9f3a36b129f1336ed38"，内容:"foo，吧！"}，{类别:“博客"，id:"586ba9f3a36b129f1336ed3c"，内容:“你好，世界！"}，{类别:“音乐"，id:"586ba9a6dfjb129f1332ldab"，内容:“哇，shamwow！"}，] 到 [{类别:“
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如何检查可以找到多少列字符
我有一个包含4个包含名称的列的数据集，其中名称的数量和名称的顺序在列之间有所不同。某些列还可以包含两次或更多次相同的名称。看起来如下： df x2 = c（“ Ben”，“ Paul”， “ Tim”，“ Linda”，“ Alex”，“ MJ”，“ Lisa”，“ Ken”，“ NA”）， x3 = c（“ Tomas”，“ ；“ Alex”，“ Ben”，“ Paul”，“ MJ”
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Mechanical Turk-无法查看HIT，显示为空白
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设计具有层次结构/子类别的SQL表
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Jacob Perkins的书“使用NLTK 2.0食谱进行Python文本处理"使我对NLTK和文本分类变得很熟悉. 我的语料库文档/文本每个都由一段文本组成，因此它们每个都在单独的文件行中，而不是在单独的文件中.这些段落/行的数量约为200万.因此，大约有200万个机器学习实例. 文件中的每一行(一段文字-域名，描述，关键字的组合)是特征提取的主题:标记化等，使其成为机器学习算法的
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R dplyr - 使用mutate对数字变量进行分类
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