计算r中的点对之间的距离
假设我生成了10个随机点 x
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rbind/bind_row两个不相等的数据。帧
下面，我想知道如何rbinddat2到dat1才能实现我下面的Desired_output？ 请注意，不必添加新列。(请参阅所需的输出) fit
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随着数据框变大，如何防止 rbind() 变得非常慢?
我有一个只有 1 行的数据框.为此，我开始使用 rbind 添加行 df #mydataframe 只有一行对于(我在 1:20000){df 随着我的成长，这变得非常缓慢.这是为什么?以及如何使这种类型的代码更快? 解决方案 你在第二圈地狱，即未能预先分配数据结构. 以这种方式增长对象在 R 中是一件非常非常糟糕的事情.预分配和插入: df 或重组您的代码以避免这种增量添
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有条件地向 data.frame 添加行
我有一个大型的 data.frame 花卉和水果，用于 30 年的调查.我想在某些行中添加零 (0)，这些行代表植物没有 flowers 或 fruits 的特定月份的个体(因为它是季节性物种). 例子: 年月花果2004 6 25 22004 7 48 42005 7 20 12005 8 16 1 我想添加不包含在零值中的月份，所以我想在一个函数中识别缺失的月份并用 0 填充它们.
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列出内存中的 data.tables 并按行组合 (rbind)
我在内存中有许多 data.tables，其名称遵循特定模式(例如:RE_1、RE_2... CO_1、CO_2...).我想有效地绑定它们以仅获取两个 data.tables(RE 和 CO). 我试过了: RE
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如何在不增加内存消耗的情况下绑定data.table?
我有几个具有相同列的大型数据表 dt_1, dt_2, ..., dt_N.我想将它们绑定到一个单独的 datatable 中.如果我使用 dt
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为什么 rbindlist “更好"?比rbind?
我正在浏览 data.table 的文档，并且还从这里关于 SO 的一些对话中注意到 rbindlist 应该比 rbind 更好. 我想知道为什么 rbindlist 比 rbind 更好，在哪些情况下 rbindlist 确实优于 rbind? 在内存利用率方面有什么优势吗? 解决方案 rbindlist 是 do.call(rbind, list(...)) 的优化版本，
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rbind data.frames 与不同列的有效方法
我有一个包含不同列集的数据框列表.我想将它们按行组合成一个数据框.我使用 plyr::rbind.fill 来做到这一点.我正在寻找可以更有效地做到这一点的东西，但类似于给出的答案 这里 require(plyr)set.seed(45)sample.fun
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R rbind 错误 row.names 不允许重复
这里还有其他问题解决了同样的问题，但我不知道如何根据它解决我的问题.所以，我有 5 个数据帧，我想使用 rbind 将行合并到一个唯一的数据帧中，但它返回错误: “row.names(*tmp*, value = value) 中的错误:'row.names' 不允许重复另外:警告信息:设置'row.names'时的非唯一值:'1'，'10'，'100'，'1000'，'10000'，'10
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如何在R中同时合并多个data.frames和sum和average列
我有超过 20 20 个具有相同列但行数不同的 data.frame.我的目标是通过列“名称"(这是五个名称的列表)合并 data.frames 并在合并时我希望具有相同名称的行对 A 列求和，B 列求和，并得到平均值C列. 这是我目前正在做的事情. 首先，我将一次合并 2 个 data.frames. DF
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Rbind R 中两个或多个列表中的对应元素
我有 3 个列表，每个列表有 500 个元素.这里出于演示目的，我有 2 个列表，每个列表有 1 个元素: structure(list(timeseries = c(1, 7, 59), t = c(1, 3, 7)), .Names = c("timeseries", "t"), row.names= c(NA, 3L), class = "data.frame")结构(list(times
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用lapply替换for循环中的rbind?(地狱第二圈)
我在优化一段 R 代码时遇到问题.以下示例代码应说明我的优化问题: 一些初始化和函数定义: a 有问题的 for 循环如下所示: columns = 6for(i in 1:nrow(myframe){值
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我使用 rbind 将多个 .csv 文件加载到 R 中的单个数据帧的功能有什么问题?
我编写了以下函数来合并 300 个 .csv 文件.我的目录名称是“specdata".我已经做了以下步骤来执行， x
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使用不同的列名 rbind 数据框
我有 12 个数据框，每个数据框包含 6 列:5 个具有相同名称，1 个不同.然后当我调用 rbind() 我得到: match.names(clas, names(xi)) 中的错误:名字与以前的名字不匹配 不同的列是:“goal1Completions".有 12 个目标完成......它们是:“goal1Completions"、“goal2Completions"、“goal3Comp
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使用不同列绑定 data.frames 的有效方法
我有一个包含不同列集的数据框列表.我想将它们按行组合成一个数据框.我使用 plyr::rbind.fill 来做到这一点.我正在寻找可以更有效地做到这一点的东西，但类似于给出的答案 此处 require(plyr)set.seed(45)sample.fun
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基于数据框名称中的常见模式的 rbind 数据框
假设我有多个数据帧，它们都具有相同的向量名称，并且我想将所有具有共同模式的数据帧 cbind.所以对于这 3 个数据框: df.1
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如何将一个数据框中的新行绑定到 R 中的现有数据框中
我想知道如何根据每个表中的唯一值将新数据(行)从一个数据框 df2 附加到现有数据框 df1.所以我有一个现有的数据框 df1，它有历史数据，每一行都有一个唯一的值.然后我从网络中提取数据并将其放入一个新的数据框 df2 中.新数据框还包含一个唯一值，该值可能与 df1 中的唯一值匹配，也可能不匹配. 我想获取 df2 中所有具有 df1 中不存在的唯一值的行，并将这些行附加到 df1.我最
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使用 R 将多个文件附加到数据框中
我正在尝试将 10 000 多个文件附加到 R 中的数据框中.这项工作的第一步是从中抓取文件 for(i in 1:10000) {赋值(x = paste("data", i, sep = "_"), value =readHTMLTable((paste("webaddress_page=", i, sep = '')),which=1))} 这很好用，我有 10 000 个文件，
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如何将组行附加到数据框中
我有这个 df1: A B C1 2 35 7 9 其中 A B C 是列名. 我有另一个带有一列的 df2: A1234 我想为 df1 的每一列附加 df2，创建这个最终数据框: A B C1 2 35 7 91 1 12 2 23 3 34 4 4 可以吗? 解决方案 data.frame(sapply(df1, c, unlist(df2)), row.names
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随着数据帧变大，如何防止 rbind() 变得非常慢?
我有一个只有 1 行的数据框.为此，我开始使用 rbind 添加行 df #mydataframe 只有一行对于(我在 1:20000){df 随着我的成长，这变得非常缓慢.这是为什么?以及如何使这种类型的代码更快? 解决方案 您在 第二圈地狱，即未能预先分配数据结构. 以这种方式增长对象在 R 中是一件非常糟糕的事情.要么预先分配并插入: df 或重构您的代码以避免这种
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