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Das dritte Argument ist optional und hat den Standardwert - FALSE, aber wenn der Benutzer explizit TRUE übergibt, behält die Funktion nach dem Filtern alle Variablen im DataFrame. Beachten Sie, dass dplyr eine Operatorfunktion namens Pipes der Form -%>% verwendet, die so interpretiert wird, dass sie die linke Variable als erstes Argument der rechten Funktion liefert. Die Notation x%? % f(y) wird nämlich zu f(x, y). library(dplyr) df1 <- (id = c(1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5), gender = c("F", "F", "M", "F", "B", "B", "F", "M"), variant = c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h")) t1 <- df1%>% distinct(id,. keep_all = TRUE) t2 <- df1%>% distinct(gender,. keep_all = TRUE) t3 <- df1%>% distinct(variant,. keep_all = TRUE) df2 <- mtcars tmp1 <- df2%>% distinct(cyl,. keep_all = TRUE) tmp2 <- df2%>% distinct(mpg,. keep_all = TRUE) Verwenden Sie die Funktionen group_by, filter und duplicated, um doppelte Zeilen pro Spalte in R. zu entfernen Eine andere Lösung, um doppelte Zeilen nach Spaltenwerten zu entfernen, besteht darin, den DataFrame mit der Spaltenvariablen zu gruppieren und dann Elemente mit den Funktionen filter und Dupliziert zu filtern.
Der erste Schritt erfolgt mit der Funktion group_by, die Teil des Pakets dplyr ist. Als nächstes wird die Ausgabe der vorherigen Operation an die Funktion filter umgeleitet, um doppelte Zeilen zu entfernen. library(dplyr) t1 <- df1%>% group_by(id)%>% filter (! duplicated(id)) t2 <- df1%>% group_by(gender)%>% filter (! duplicated(gender)) t3 <- df1%>% group_by(variant)%>% filter (! duplicated(variant)) tmp3 <- df2%>% group_by(cyl)%>% filter (! duplicated(cyl)) tmp4 <- df2%>% group_by(mpg)%>% filter (! duplicated(mpg)) Verwenden Sie die Funktionen group_by und slice, um doppelte Zeilen pro Spalte in R. zu entfernen Alternativ kann man die Funktion group_by zusammen mit slice verwenden, um doppelte Zeilen nach Spaltenwerten zu entfernen. slice ist ebenfalls Teil des dplyr -Pakets und wählt Zeilen nach Index aus. Interessanterweise wählt slice beim Gruppieren des DataFrames die Zeilen auf dem angegebenen Index in jeder Gruppe aus, wie im folgenden Beispielcode gezeigt. library(dplyr) t1 <- df1%>% group_by(id)%>% slice(1) t2 <- df1%>% group_by(gender)%>% slice(1) t3 <- df1%>% group_by(variant)%>% slice(1) tmp5 <- df2%>% group_by(cyl)%>% slice(1) tmp6 <- df2%>% group_by(mpg)%>% slice(1) Verwandter Artikel - R Data Frame Erstellen Sie einen großen DataFrame in R Finden Sie maximale Absolutwerte nach Zeile im DataFrame in R Zwei DataFrame mit unterschiedlicher Zeilenanzahl in R. zusammenführen
Mit which fragen wir hier also: Welche Elemente in dfTemp$Temperatur sind missings? Jetzt haben wir die Fälle (die Reihen), für die es missings in der Spalte "Temperatur" gibt. Entsprechend können wir uns die Tage anzeigen lassen, an denen es Probleme mit dem Speichern der Temperaturen gab: dfTemp$Datum[missingCases]. Möchten wir einfach nur wissen, wie viele Missings es gibt, so können wir folgendes tun: sum((dfTemp$Temperatur)). Warum funktioniert das? Wir erinnern uns (oder schauen oben nochmal hin): (dfTemp$Temperatur) gibt uns einen Vektor mit TRUE/FALSE - Werten zurück (ein logical vector in R-Sprache). Da TRUE-Werte der 1 und FALSE-Werte der 0 entsprechen (und das von R automatisch umgewandelt wird), können wir den logical-Vektor einfach mit sum aufsummieren und kommen so zu unserem Ergebnis. Für eine generelle Übersicht können wir auch immer die summary -Funktion benutzen: summary(dfTemp$Temperatur); wir sehen, dass es hier auch eine Spalte gibt, die die Anzahl der NA's anzeigt.
any((x))) Monthly_ETF_Adj_Data[, cok] #empty #delete rows rok=apply(Monthly_ETF_Adj_Data, 1, function(x)! any((x))) Monthly_ETF_Adj_Data[rok, ] Dieser Artikel stammt aus dem Internet. Bitte geben Sie beim Nachdruck die Quelle an. Bei Verstößen wenden Sie sich bitte [email protected] Löschen. bearbeiten am 2021-04-5 Verwandte Artikel
How-To's R Anleitungen Löschen der Konsole in R Erstellt: December-26, 2020 | Aktualisiert: October-15, 2021 Konsole in R löschen, indem die Ausgabe nach oben geschoben wird Kombinieren Sie zwei Ansätze zum Löschen der Konsole in R Löschen der R-Konsole durch einen Shell-Befehl Verwenden Sie ein vorentwickeltes Paket zum Löschen der Konsole in R Sie können die R-Konsole löschen, indem Sie eine Tastenkombination eingeben, die je nach Konsolenimplementierung und der Plattform, auf der Sie sie ausführen, variiert. Wenn Sie zum Beispiel R Studio unter Windows ausführen, können Sie den Bildschirm löschen, indem Sie CTRL + L drücken oder diesen Code ausführen, der den entsprechenden Befehl an die Konsole sendet: cat("\014") Der obige Code sendet jedoch in manchen Fällen nur ein Zeilenvorschubzeichen, anstatt die Konsole zu löschen. Zum Beispiel, wenn Sie eine andere Implementierung der R-Konsole verwenden, wie eine DOS-Konsole, oder wenn Sie ein anderes Betriebssystem verwenden, wie Ubuntu oder macOS.
Die Experten von arbeiten täglich an neuen Innovationen, um das Angebot und vor allem die Leistungsfähigkeit moderner Fenstermodelle zu verbessern. Fensterprofile aus Kunststoff sind dabei ein überaus wichtiges Bauteil, das optimale Wärmedämmung ermöglicht und durch gezielte Verstärkungen für Stabilität und erhöhte Sicherheit sorgt. Moderne Fensterprofile vereinen Sicherheit, Stabilität und Energieeffizienz beim Fensterbau. Neben Fenstern bietet auch eine große Auswahl an Türen. Dazu zählen sowohl Innentüren als auch Haustüren. Fenster einbaumaße din mit. Ebenso wie im Bereich Fenster, sind auch hier Modelle mit Kunststoffprofilen besonders wärmedämmend und damit auch äußerst beliebt. Bei der Palette aller Produkte wird größte Sorgfalt auf die Qualität des Materials und die Verarbeitung gelegt. Natürlich erfüllen alle Angebote aus dem Sortiment die gängigen DIN und ISO Normen. Da sich sowohl für Fenster als auch für Türen die Oberflächengestaltung nicht nur auf die Farbe Weiß beschränkt, sondern alle Farben der RAL-Palette zur Verfügung stehen, sind der Phantasie bei der Gestaltung von Fenstern und Türen keine Grenzen gesetzt.
Auch ausgefallene Farben wie Tannengrün, Stahlblau oder Signalgrau sind bei der Umsetzung kein Problem. Für die Farbgebung gibt es dabei verschiedene Techniken: Kunststofffenstern wird die gewünschte Farbe bspw. durch Folien verliehen. Indes bietet auch wichtiges Zubehör. Neben Fensterbänken, Montagesets und Rollladen inkl. Führungsschienen sind auch dekorative Flachleisten bzw. Zusatzprofile im Sortiment zu finden. Fenster einbaumaße din mai. Die Montage der selbstklebenden Schienen ist denkbar einfach und erfordert keine ausgeprägten handwerklichen Fähigkeiten. Waren diese Informationen für Sie hilfreich? ( 2 Bewertungen, Ø 5)
Ihre Bestellung in unserem Online-Shop wird schnellstmöglich bearbeitet. * Transportschäden oder andere sichtbare Mängel sind in jedem Fall innerhalb 24 Stunden nach Anlieferung und vor dem Einbau schriftlich und mit Nachweisen (z. B. Foto) zu melden. Bei der Bestellung beachten Beim Ausmessen beachten: Fensterrahmenbreite: 58 mm. Die Außenwand darf nach der Montage den Rahmen NICHT komplett überdecken! Die Lüftungsöffnungen auf dem Rahmen frei lassen! Min 0. 5 cm Abstand zum Ausrichten lassen. Von allen Seiten. Fensterrahmenbreite: 58 mm. Bei Bedarf: Verbreitungsleiste (untersch. Größen) oder Verbreitungsprofiel (min. Fenster einbaumaße din italia. 60) miteinbrechen. Montageanleitung Notwendig Werkzeug und Montagematerial: Akkuschrauber oder Bohrmaschine. Fenster-montageschaum. Wasserwaage. Montageschrauben. Zollstock. Ausgleichsklötze. Bei herausstehendem Klinker bitte unbedingt das Foto "Bei der Bestellung beachten" anschauen. Schritt 1 Breite und Höhe der Öffnung ausmessen. Von der ausgemessenen Breite und Höhe der Öffnung jeweils 1 cm abziehen - das sind jetzt die Bestellmaße.