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我想对数据进行排序
z=as.ffdf(data.frame(w=c(4,1,2,5,7,8,65,3,2,9), x=c(12,1,3,5,65,3,2,45,34,11),y=1:10))
最佳答案
使用 ff 包中的 ffdforder,这将返回一个 ff_vector,您可以使用它来索引您的 ffdf,而不会出现 RAM 问题。
require(ff)
z=as.ffdf(data.frame(w=c(4,1,2,5,7,8,65,3,2,9), x=c(12,1,3,5,65,3,2,45,34,11),y=1:10))
idx <- ffdforder(z[c("w","x")])
zordered <- z[idx, ]
zordered
关于R ffdf 排序数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17787360/
我想对数据进行排序 z=as.ffdf(data.frame(w=c(4,1,2,5,7,8,65,3,2,9), x=c(12,1,3,5,65,3,2,45,34,11),y=1:10)) 我需要
来自 save.ffdf 的文档: Using ‘save.ffdf’ automagically sets the ‘finalizer’s of the ‘ff’ vectors to ‘"clo
ffbase 提供函数ffdfdply 来拆分和聚合数据行。这个答案 ( https://stackoverflow.com/a/20954315/336311 ) 解释了它基本上是如何工作的。我仍然
在普通数据框上,我可以根据特定列展开所有数据。但是我怎么能在 ffdf 上做到这一点。 我有这样的输入。 Uid article_Topic frqnu 1 1234567
我正在执行大型 ffdf 对象的子集,我注意到当我使用 subset.ff 时,它会生成大量 NA。我通过使用 ffwhich 尝试了另一种方法,结果要快得多,并且没有生成 NA。这是我的测试: li
我有一个包含 700 万条记录和 160 个变量的大文件。我开始知道 fread() 和 read.csv.ffdf() 是处理如此大数据的两种方法。但是当我尝试使用 dplyr 过滤这两个数据集时,
我对使用 R 并尝试使用来自大型 CSV 文件的数据(约 1320 万行,每行约 250 个字段,总共约 14 GB)比较陌生。在搜索了访问这些数据的快速方法后,我遇到了 ff 包和 read.tab
这可能很简单,但我搜索了很多,但找不到如何解决它。 我在服务器上使用 Rstudio 2.15.1,因为我们使用大数据集并且服务器有更多内存来处理它。我想用 加载 csv 文件 x <- read.c
我是一名优秀的程序员,十分优秀!