In diesem Artikel besprechen wir, wie Zeilen ausgewählt werden, wenn der Wert in einer Spalte kleiner als der Wert in einer anderen im Datenrahmen in der Programmiersprache R ist. Verwendeter Datenrahmen: Methode 1: Verwenden von eckigen Klammern Durch Verwendung des Operators < innerhalb der eckigen Klammer können wir die erforderlichen Zeilen zurückgeben. Syntax: Datenrahmen[Datenrahmen$Spalte1 < Datenrahmen$Spalte2,] wo, Datenrahmen ist der EingabedatenrahmenSpalte1 ist die erste....

In diesem Artikel werden wir die Daten zwischen zwei Daten im Datenrahmen in der Programmiersprache R abrufen. Wir können eine Spalte zum Speichern des Datums mit der Funktion as.Date() erstellen Syntax: as.Date('yyyy-mm-dd') Beispiel: Datenrahmen erstellen  R # create a dataframe with 6 rows and 2 columns # one column is of 6 dates with date type as # year-month-day format # second is temperature degrees data =....

In diesem Artikel besprechen wir, wie man Bereichsränder des ggplot2-Diagramms in der Programmiersprache R festlegt. Rufen Sie dazu die Funktion theme() auf und verwenden Sie das Argument plot.margin dieser Funktion mit den erforderlichen Daten für dieses Argument gemäß den Anforderungen des Benutzers.  Die Funktion theme() ist eine leistungsstarke Möglichkeit, die Nicht-Datenkomponenten Ihrer Diagramme anzupassen: dh Titel, Beschriftungen, Schriftarten, Hintergrund,....

In diesem Artikel werden wir sehen, wie man den Zeichenwert in der Programmiersprache R durch NA ersetzt. Wir können einen Zeichenwert in einem Vektor und in einem Datenrahmen durch NA ersetzen. Beispiel 1: Zeichenwert durch NA im Vektor ersetzen In einem Vektor können wir es ersetzen, indem wir die Indizierungsoperation verwenden. Syntax: Vektor[Vektor == „Zeichen“] <- NA  R # create a vector with 10....

Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) in der R-Programmierung ist die Analyse der linearen Komponenten aller vorhandenen Attribute. Hauptkomponenten sind lineare Kombinationen (orthogonale Transformation) des ursprünglichen Prädiktors im Datensatz. Es ist eine nützliche Technik für EDA (Exploratory Data Analysis) und ermöglicht es Ihnen, die in einem Datensatz mit vielen Variablen vorhandenen Variationen besser zu visualisieren. Es funktioniert am besten mit numerischen....