我有一个包含多行和3列的数据集。第一列race中填充了0s、1s和NAs,我尝试拉出与0s对应的行,同时忽略任何NAs。
我的代码:
dt = data.table(cbind((data[,'race']), (data[,'age']), (data[,'sex'])))
data = dt[complete.cases(dt), ] #remove the NAs
subset(data,race == 0)
我一直收到这个错误,但我不确定它是什么意思:
Error in `[.data.table`(x, r, vars, with =
我试图将旧NAS的文件复制到新的NAS(我说“新的”,但新的大约8岁,旧的大约12岁)。由于两者都有RAIDed磁盘,因此物理上删除它们并不是一种选择。旧的NAS正在运行EMC提供的某种嵌入式Busybox。较新的版本刚刚重建,并正在运行最新版本的Debian。被复制的总数量约为8TB。此外,除了网络之外,旧NAS上唯一的外部连接是USB2.0连接器,我甚至不确定它们是否被操作系统支持,所以复制到外部磁盘然后移动到新NAS也不是一种选择。
无论如何,使用rsync或rcp可以获得大约20 me /秒的复制速度。使用scp,我的速度低于10 sec/秒。我还尝试使用tar将D3的输出从一个主机传
我是R的新手,我想用cbind的for循环结果填充一个空矩阵。我的问题是,如何消除矩阵第一列中的NAs。我将我的代码包含在下面:
output<-matrix(,15,) ##generate an empty matrix with 15 rows, the first column already filled with NAs, is there any way to leave the first column empty?
for(`enter code here`){
normF<-`enter code here`
output<-cbind(outp
我想根据其他列中NAs的数量,删除列a具有重复值的行。这与此类似,但我无法让计数的NAs与那里的解决方案一起工作。
这是我的玩具数据集:
df1 <- data.frame(a = c("x","y","y","z","x", "z"), b = c(1,2,NA,4,8,3), c = c(NA,2,2,NA,NA,4), d= c(1:4,NA,NA))
这意味着:
a b c d
1 x 1 NA 1
2 y 2 2 2
3 y NA 2 3
4 z