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我有一个随时间变化的患者数据集及其与酒精相关的患者数据(以年为单位),如下所示 clear input long patid float(year cohort) 1051 1994 1 2051 1972 1 2051 1989 2 2051 1990 2 2051 2000 2 2051 2001 3 2051 2002 1 2051 2003 2 8051 1995 1 8051 19
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我有一个如此建模的领域对象 类 WorkoutSet: Object {//架构 0动态变量练习名称:字符串 = ""动态 var reps: Int = 0//架构 0 + 1动态变量 setCount: Int = 0} 我正在尝试执行迁移. 在我的 AppDelegate 中,我已经导入了 RealmSwift. 在函数 didFinishLaunchWithOptions
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我有一个数据是随着时间的推移而观察到的.不幸的是,治疗中缺少一些大的时间点差距.它们没有被编码为 NA,如果我用它们制作一个情节,它就会变得很明显. 我的数据框看起来像这样.每个时间点的样本数量是不规则的.(编辑:抱歉没有使示例可重现)s 结构(list(A = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
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定义: df1 s.t. >df1编号 v11 1 一个2 1 乙3 1 乙4 2 厘米5 2 c6 2 c 我想创建第三个变量 freq,它包含 v1 中最频繁的观察,通过 id s.t. >df2id v1 频率1 1 a b2 1 乙3 1 乙4 2 c c5 2 c c6 2 c c 解决方案 您可以使用 ddply 和一个自定义函数来选择最频繁的值: myFun
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我一直在寻找一篇文章来解释 NSCoding (NSKeyedArchiver...) 相对于使用 CoreData (SQLite....) 的优缺点. 有很多选择,我可以实现我自己的自定义二进制读写器,或者使用 plists/xml/json...或者使用 SQLite 或 NSCoding. 我现在有点迷茫.任何机构都可以解释主要功能之间的区别是什么? 解决方案 这取决于
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定义 df df V1 V2 V3 V4 1鸡蛋1 20 a 2鸡蛋2 30 a 3 jap 3 50 b 4 jap 1 60 b 我的数据没有任何因
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我有以下数据: id测试testvalue 1 A 4 1 B 5 1 C 3 1 D 3 2 A 3 2 B 3 3 C 3 3 D 4 4 A 3 4 B 5 4 A 1 4 B 3 I想要将上述长数据格式更改为以下宽数据。 id testA testB testC testD index 1 4 5 3
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我有一个像这样的数据框: id y1 y2 y3 y4 -+-+ -+-+- a | 12 | 13 | 14 | b | 12 | 18 | | c | 13 | | | d | 13 | 14 | 15 | 16 我想重塑我以两列结尾。上面的示例将变为: id from to -+ ---- + --- a | 12 | 13 a | 13
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在分析数据时,有关变量的元数据非常重要。您如何在R中管理此信息? 例如,是否可以指定将要打印的标签而不是变量名? R中为此提供了哪些便利? 解决方案 想到的快速建议是 属性与对象一起存储数据(因为弗兰克·哈雷尔(Frank Harrell)长期以来一直提倡) comment()函数可以执行部分操作 整个面向对象的范围以实现不同的打印行为等
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我是Android开发的新手,所以我正在尝试制作一个存储仓库信息的应用。但是,如果执行更新,恐怕会丢失用户数据。我是否必须管理更新时哪些数据应保持不变? 此外,我想知道使用可序列化类或使用可序列化类是否有什么不同? SQL数据库,如果我想确保数据安全。 非常感谢:) 解决方案 更新应用程序时, SharedPreferences 和 SQLite 不会丢失数据。这样您就可以在那
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我在下面创建了以下数据框: temp
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假设我有一个具有以下结构的数据框: DF > DF xy 1 0 5 2 1 6 3 2 7 4 3 8 5 4 9 将“ DF”转换为具有以下结构的数据帧的最有效方法是什么: wxy 1 0 5 1 1 6 2 1 6 2 2 7 3 2 7 3 3 8 4 3 8 4 4 9 其中w是在
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我有一个数据框'mydata': head(mydata) ID MDC 000001 21A 000002 5 000003 8 ... 我已将数据框除以其列值之一,即“ MDC”。这样创建了一个列表,并按列值“ MDC”细分为更多列表: mylist
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我有一个很大的data.frame,它是由我无法控制的进程生成的,它可能包含也可能不包含方差为零的变量(即所有观察值都相同)。我想根据这些数据建立一个预测模型,显然这些变量没有用。 这是我当前正在使用的从中删除此类变量的函数data.frame。它当前基于 apply ,我想知道是否有任何明显的方法可以加快此函数的速度,以便它可以在非常大的数据集上快速工作,并且需要大量的数据( 400或50
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我正在尝试从github将CSV读入R: latent.growth.data
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我有这段代码,无法弄清楚我在做什么错.如您在下面的代码中看到的,我的supporting files文件夹中有一个名为shifts.plist的plist文件.这是我的plist结构. NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"shifts" ofType:@"plist"]; dictionary = [[NSMutab
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此代码有效: library(plyr) x
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我有一个随时间变化的观测数据.不幸的是,治疗缺少一些大的时间点.它们没有被编码为NA,如果我根据它们进行绘图,则很明显. 我的数据框如下所示.每个时间点的样本数量是不规则的. (编辑:抱歉,无法使示例重现) structure(list(A = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
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我有一个建模的领域对象 class WorkoutSet: Object { // Schema 0 dynamic var exerciseName: String = "" dynamic var reps: Int = 0 // Schema 0 + 1 dynamic var setCount: Int = 0 } 我正在尝试执行
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出于复制的目的,我希望保留一个代码簿,其中包含每个数据帧的元数据.数据密码本是: 书面或计算机化的清单,提供了将要包含在数据库中的变量的清晰而全面的描述. Marczyk等人( 我喜欢记录变量的以下属性: 名称 说明(标签,格式,比例等) 来源(例如世界银行) 源媒体(访问的URL和日期,CD和ISBN或其他内容) 磁盘上源数据的文件名(合并码本时有帮助) 笔记 例如
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