Die drei Ziffern stehen für den Besitzer der Datei, die Gruppe, der der Besitzer angehört und jeder. Eine Ziffer setzt sich zusammen aus Lesen (Wert 4), Schreiben (Wert 2) und Ausführen (Wert 1), also z. 6 für Lese- und Schreibzugriff. mtime: Zeitstempel, wann die Datei das letzte Mal geändert wurde ctime: Zeitstempel, wann der Status der Datei das letzte Mal geändert wurde, also z. Spalte aus dataframe löschen r. durch chmod auf Unix. Unter Windows entspricht das dem Erstellungsdatum. atime: Zeitstempel, wann das letzte Mal auf die Datei zugegriffen wurde exe: Die Ausführbarkeit auf Windows-PCs. Mögliche Werte sind "no", "msdos", "win16″, "win32", "win64" und "unknown" testet eine Datei auf die Zugriffsmöglichkeiten, welche man mit dem Parameter mode definiert. Dabei wird 0 für Erfolg und -1 für Misserfolg zurückgegeben 0: Existenz (default) 1: Ausfürbarkeit 2: Schreibrechte 3: Leserechte gibt einen Zeitstempel (POSIXct) zurück, wann die Datei zum letzten Mal modifiziert wurde gibt die Größe der Datei in Bytes zurück.
R Dplyr: Mehrere Spalten Löschen
Verzeichnisse prüfen, erstellen und löschen Um zu prüfen, ob ein Verzeichnis existiert, gibt es den Befehl. Um ein Verzeichnis anzulegen, benutzt man. Nur der Lösch-Befehl fällt etwas aus dem Rahmen und heißt unlink. Wichtig bei unlink ist, dass der Parameter recursive=TRUE gesetzt wird. Das hängt damit zusammen, dass unlink auch für Dateien verwendet werden kann. Auch ein leeres Verzeichnis kann nicht gelöscht werden, wenn recursive=FALSE. Der Rückgabewert, der zwar nicht wiedergegeben wird, aber per Variable abgefangen werden kann (siehe Skript), ist bei Erfolg 0, bei Fehler 1. Allerdings gilt das Fehlen des Verzeichnisses nicht als Fehler. Konnte das Verzeichnis hingegen nicht gelöscht werden, weil die Berechtigung fehlt oder es aktuell in Verwendung ist (z. B. wenn eine Datei aus dem Verzeichnis durch ein Programm geöffnet ist), dann gibt unlink 1 als Wert zurück. # prüft, ob das Verzeichnis temp exisitert
dir. exists ( "temp")
# erstelle das Verzeichnis temp
dir. Entfernen Sie doppelte Zeilen nach Spalte in R | Delft Stack. create ( "temp")
# jetzt, da wir es angelegt haben, gibt die Funktion TRUE zurück
# auch per kann man es sehen
list.
Löschen Der Konsole In R | Delft Stack
Das ergibt Sinn, da wir (und R) ja nicht wissen, was missingValue überhaupt für einen Wert enthält. 1 + missingValue könnte also alles sein - wir wissen es aber nicht, und somit erhalten wir ein NA. Auf Missings überprüfen
In einer explorativen Analyse eines Datensatzes ist es immer ratsam, eine "missing value analysis" durchzuführen. So können wir zum Beispiel gezielt überprüfen, ob ein Vektor fehlende Werte enthält oder nicht. R dplyr: Mehrere Spalten löschen. Entgegen der Intuition können wir dies allerdings nicht mit dem Vergleichsoperator == machen. Denn tun wir dies, erhalten wir wieder selbst ein Missing: missingValue == NA. Stattdessen müssen wir die Funktion benutzen: (missingValue). Im Folgenden werde ich diese Funktion anhand eines simplen Beispiels veranschaulichen. Beispiel
Angenommen wir haben eine dieser kleinen Garten-Wetterstationen auf einer Terrasse stehen und speichern jede Nacht um 23:59 Uhr die Maximaltemperatur des vergangenen Tages. Allerdings gibt es ein Problem: die Station ist schon etwas älter und es gibt hin und wieder Übertragungsfehler, sodass kein Wert für den jeweiligen Tag gespeichert wird.
Spalten / Zeilen Erstellen, Löschen Und Sortieren In Pandas &Middot; Data Science Architect
R dplyr: Mehrere Spalten löschen
Ich habe einen Datenrahmen und eine Liste von Spalten in diesem Datenrahmen, die ich löschen möchte. Verwenden wir den iris Datensatz als Beispiel. Ich würde gerne fallen und nur die verbleibenden Spalten verwenden. Wie mache ich das mit select oder select_ aus dem dplyr Paket? Folgendes habe ich bisher versucht:
<- c ( '', '')
iris%>% select (-)
Fehler in Ungültiges Argument für unären Operator
iris%>% select_ ( = -)
iris%>% select (! ) Fehler in! R spalte löschen data frame. ungültiger Argumenttyp
iris%>% select_ ( =! ) Ich habe das Gefühl, dass mir etwas Offensichtliches fehlt, weil dies eine ziemlich nützliche Operation zu sein scheint, die es bereits geben sollte. Auf Github hat jemand ein ähnliches Problem gepostet, und Hadley sagte, er benutze "negative Indexierung". Das habe ich versucht (glaube ich), aber ohne Erfolg. Irgendwelche Vorschläge? Antworten:
Überprüfen Sie die Hilfe zu select_vars. Das gibt Ihnen einige zusätzliche Ideen, wie Sie damit arbeiten können.
Missing Values (Na) In R - Wie Du Damit Umgehst Und Was Du Wissen Musst | R Coding
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
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Entfernen Sie Doppelte Zeilen Nach Spalte In R | Delft Stack
Funktionen und Missings
Wir müssen immer auf NA's gefasst sein, da die meisten Funktionen fehlende Werte berücksichtigen und ihr Ergebnis entsprechend anpassen. Beispiel: max(dfTemp$Temperatur). Hier wollten wir schnell schauen, an welchem Tag es am wärmsten war. Allerdings haben wir nicht beachtet, dass es Missings geben könnte und bekommen in unserem Fall auch gleich ein NA zurück. Wie könnte man auch das Maximum herausfinden, wenn sie nicht weiß, wie die Temperatur an zwei der sieben Tage war? Löschen der Konsole in R | Delft Stack. Wir müssen der Funktion also sagen: Gib uns den Maximalwert, aber nehme NA's aus deiner Berechnung heraus. Wir müssen also das Funktionsargument ("NA remove") mit übergeben: max(dfTemp$Temperatur, ). Und schon klappt es. Im Übrigen gilt das auch für andere Funktionen, z. B. mean, median, sum, usw.
Den Datensatz in Hinsicht auf Missings anpassen
Manchmal wollen wir alle weiteren Berechnungen nur mit einem vollständigen Datensatz durchführen. In unserem Fall schmeißen wir also alle Fälle raus, für die es Missings gab.
cat("\014"); cat(rep("\n", 50))
Auf diese Weise wird, wenn der erste Befehl die Konsole nicht löscht, der zweite es definitiv tun. Löschen der R-Konsole durch einen Shell-Befehl Bei einigen Implementierungen der R-Konsole können Sie sie aus dem Code löschen, indem Sie einen Shell-Befehl an das Betriebssystem senden, der den Bildschirminhalt leert. Welchen Befehl Sie senden müssen, hängt von dem von Ihnen verwendeten Betriebssystem ab. Spalte in r löschen. Falls Sie Windows verwenden, können Sie den folgenden Befehl verwenden. shell("cls")
Für den Fall, dass Sie Linux oder Mac verwenden: shell("clear")
Auch diese Option funktioniert nicht auf allen Betriebssystemen und allen Versionen der R-Konsole. Verwenden Sie ein vorentwickeltes Paket zum Löschen der Konsole in R Es gibt ein Paket namens mise, das die Konsole leert und optional alle Variablen und Funktionen löscht. Um das Paket zu installieren, können Sie diese Befehle verwenden: ckages("mise")library(mise)
Sobald es installiert ist, können Sie die Funktion mise verwenden, indem Sie diesen Befehl ausführen.
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01., 11. 04. -24. 04., 01. 05. -31. 10. und 23. 12. 12. Als Saison B gilt die übrige Zeit des Jahres. Alle Angaben ohne Gewähr, Änderungen vorbehalten. Weitere Informationen erhalten Sie in der Tourismusbeitragssatzung der Stadt Cuxhaven.
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