Re: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
000: 10 Uno0.54640585
> > difftime( Sys.time(), t)
> Time difference of 1.060787 secs
>
>
> - Mensaje original -
> De: "Olivier Nuñez" <onu...@unex.es>
> Para: "Javier Villacampa González" <javier.villacampa.gonza...@gmail.com>
> CC: "R ayuda" <r-help-es@r-project.org>
> Enviados: Jueves, 27 de Octubre 2016 15:10:07
> Asunto: Re: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
>
> Prueba lo siguiente, no es óptimo, pero creo va bastnate más rapido que
> los que mencionaste:
>
> t <- Sys.time()
> dat[,First_month := apply(.SD,1,function(x) colnames(.SD)[min(which(!is.na
> (x)))])]
> dat[,Value_First_month := apply(.SD,1,function(x) x[min(which(!is.na
> (x)))])]
> difftime( Sys.time(), t)
>
> Time difference of 3.478778 secs
>
>
> - Mensaje original -
> De: "Javier Villacampa González" <javier.villacampa.gonza...@gmail.com>
> Para: "R ayuda" <r-help-es@r-project.org>
> Enviados: Jueves, 27 de Octubre 2016 13:43:19
> Asunto: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
>
> Imaginemos que tenemos una matriz con datos temporales por sujetos.
> Pongamos que numero de veces que ha jugado una carta en un juego online. Y
> que quiero saber cuantas veces jugo la carta el primer mes que estuvo en el
> juego.
>
> Pero claro mi matriz guarda los datos temporalmente de tal manera que:
>
> # data.table( Enero = c( 1, 4, NA , NA , NA) , Febrero = c( 2, 6, 1, NA, NA
> ) , Marzo = c( 8,6,7,3, NA) , Abril = c( NA, 15, 5, 6,6 ))
> #Enero Febrero Marzo Abril
> # 1: 1 2 8NA
> # 2: 4 6 615
> # 3:NA 1 7 5
> # 4:NA NA 3 6
> # 5:NA NANA 6
> # Suponiendo que cada fila es un jugador
> # En este caso la solucion debería ser
> # 1 para el primero que empezó en Enero
> # 4 para el segundo jugador que empezó en Enero
> # 1 para el tercero que empezó en Febrero
> # 3 Para el cuarto que empezó en Marzo
> # 6 para el quinto que empezó en Abril
>
>
> A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto
> seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que
> facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy
> seguro que se puede mejorar más.
>
> #===
> # Como ejemplo de codigo
> #===
> # S Primera solucion --
>
> # First not NA colum per subject
> library(data.table)
> library(dplyr)
> set.seed(123456)
> numero <- 1e5
> dat <-
> data.table( Uno = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0 )),
> size = numero ) ,
> dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1 )),
> size = numero ) ,
> tres = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1 )) ,
> size = numero ) ,
> cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2 )) ,
> size = numero ) ,
> cinco = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2 )) ,
> size = numero ) ,
> seis = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3 )) ,
> size = numero )
> )
>
>
> t <- Sys.time()
> First_month <-
> dat %>%
> apply( MARGIN = 1, FUN =
>function(x){
> which( !is.na(x) ) %>% min( na.rm = TRUE ) %>% return()
>}
> )
>
>
>
> First_month %>% table %>% prop.table
> dat[ , First_month := First_month]
> N_for <- length( unique(First_month ))
> for( j in 1:N_for){
> x <- dat[ First_month == j, j, with = FALSE]
> dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
> }
>
> dat %>% print
> # dat %>% summary
>
> cat( "===\n", difftime( Sys.time(), t, units =
> "min") , " minutos que cuesta \n===\n" )
> beepr::beep(3)
> # E Primera solucion --
>
>
>
>
>
> # S comparativa --
> -
> library(microbenchmark)
> N <- 1e2
> tabla <-
> microbenchmark(
> JVG_dplyr ={ dat %>%
> apply( MARGIN = 1, FUN =
> function(x){
>which( !is.na(x) ) %>% min( na.rm = TRUE ) %>%
> return()
>}
> )
> },
> JVG ={
> apply(X = dat, MARGIN = 1, FUN =
> function(x){
>
Re: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
Pues parece que para este caso en particular es mejor la solucon con el for
vectorizado. Aunque la verdad que la tuyaes muy buena de cara compresion y
comprensión de codigo. Igual si tuviese mas columnas la solucin la tuya
sería más rápida. Tendré que mirarlo.
library(microbenchmark)
N <- 1e1
tabla <-
microbenchmark(
JVG ={
apply(X = dat, MARGIN = 1, FUN =
function(x){
return( min( which( !is.na(x) ), na.rm = TRUE ) )
}
)
dat[ , First_month := First_month]
N_for <- length( unique(First_month ))
for( j in 1:N_for){
x <- dat[ First_month == j, j, with = FALSE]
dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
}
},
Olivier ={
dat[,First_month := apply(X = .SD,MARGIN = 1,FUN = function(x)
colnames(.SD)[min(which(!is.na(x)))])]
dat[,Value_First_month := apply(X = .SD,MARGIN = 1,FUN = function(x)
x[min(which(!is.na(x)))])]
},
times = N, unit = "s")
tabla %>% print
beepr::beep(3)
# Unit: seconds
# expr min lq mean median uq max neval
# JVG2.345127 2.440396 2.591505 2.509842 2.738680 3.01349810
# Olivier5.445869 5.454217 6.132737 6.212742 6.410948 7.00808510
El 27 de octubre de 2016, 15:10, Olivier Nuñez <onu...@unex.es> escribió:
> Prueba lo siguiente, no es óptimo, pero creo va bastnate más rapido que
> los que mencionaste:
>
> t <- Sys.time()
> dat[,First_month := apply(.SD,1,function(x) colnames(.SD)[min(which(!is.na
> (x)))])]
> dat[,Value_First_month := apply(.SD,1,function(x) x[min(which(!is.na
> (x)))])]
> difftime( Sys.time(), t)
>
> Time difference of 3.478778 secs
>
>
> - Mensaje original -
> De: "Javier Villacampa González" <javier.villacampa.gonza...@gmail.com>
> Para: "R ayuda" <r-help-es@r-project.org>
> Enviados: Jueves, 27 de Octubre 2016 13:43:19
> Asunto: [R-es] Encontrar la primera columna no NA
>
> Imaginemos que tenemos una matriz con datos temporales por sujetos.
> Pongamos que numero de veces que ha jugado una carta en un juego online. Y
> que quiero saber cuantas veces jugo la carta el primer mes que estuvo en el
> juego.
>
> Pero claro mi matriz guarda los datos temporalmente de tal manera que:
>
> # data.table( Enero = c( 1, 4, NA , NA , NA) , Febrero = c( 2, 6, 1, NA, NA
> ) , Marzo = c( 8,6,7,3, NA) , Abril = c( NA, 15, 5, 6,6 ))
> #Enero Febrero Marzo Abril
> # 1: 1 2 8NA
> # 2: 4 6 615
> # 3:NA 1 7 5
> # 4:NA NA 3 6
> # 5:NA NANA 6
> # Suponiendo que cada fila es un jugador
> # En este caso la solucion debería ser
> # 1 para el primero que empezó en Enero
> # 4 para el segundo jugador que empezó en Enero
> # 1 para el tercero que empezó en Febrero
> # 3 Para el cuarto que empezó en Marzo
> # 6 para el quinto que empezó en Abril
>
>
> A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto
> seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que
> facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy
> seguro que se puede mejorar más.
>
> #===
> # Como ejemplo de codigo
> #===
> # S Primera solucion --
>
> # First not NA colum per subject
> library(data.table)
> library(dplyr)
> set.seed(123456)
> numero <- 1e5
> dat <-
> data.table( Uno = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0 )),
> size = numero ) ,
> dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1 )),
> size = numero ) ,
> tres = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1 )) ,
> size = numero ) ,
> cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2 )) ,
> size = numero ) ,
> cinco = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2 )) ,
> size = numero ) ,
> seis = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3 )) ,
> size = numero )
> )
>
>
> t <- Sys.time()
> First_month <-
> dat %>%
> apply( MARGIN = 1, FUN =
>function(x){
> which( !is.na(x) ) %>% min( na.rm = TRUE ) %>% return()
>}
> )
>
>
>
> First_month %>% table %>% prop.table
> dat[ , First_month := First_month]
> N_for <- length( unique(First_month ))
> for( j in 1:N_for){
> x <- dat[ First_month == j, j, with = FALSE]
> dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
> }
>
> dat %>% print
> # dat %>%
[R-es] Encontrar la primera columna no NA
Imaginemos que tenemos una matriz con datos temporales por sujetos.
Pongamos que numero de veces que ha jugado una carta en un juego online. Y
que quiero saber cuantas veces jugo la carta el primer mes que estuvo en el
juego.
Pero claro mi matriz guarda los datos temporalmente de tal manera que:
# data.table( Enero = c( 1, 4, NA , NA , NA) , Febrero = c( 2, 6, 1, NA, NA
) , Marzo = c( 8,6,7,3, NA) , Abril = c( NA, 15, 5, 6,6 ))
#Enero Febrero Marzo Abril
# 1: 1 2 8NA
# 2: 4 6 615
# 3:NA 1 7 5
# 4:NA NA 3 6
# 5:NA NANA 6
# Suponiendo que cada fila es un jugador
# En este caso la solucion debería ser
# 1 para el primero que empezó en Enero
# 4 para el segundo jugador que empezó en Enero
# 1 para el tercero que empezó en Febrero
# 3 Para el cuarto que empezó en Marzo
# 6 para el quinto que empezó en Abril
A alguno se os ocurre una solucion más eficiente que la siguiente. Esto
seguro que con data table o dplyr se puede. Ya he quitados los pipes que
facilitan la lectura pero que no se llevan bien con data.table. Pero estoy
seguro que se puede mejorar más.
#===
# Como ejemplo de codigo
#===
# S Primera solucion --
# First not NA colum per subject
library(data.table)
library(dplyr)
set.seed(123456)
numero <- 1e5
dat <-
data.table( Uno = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e0 )),
size = numero ) ,
dos= sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e1 )),
size = numero ) ,
tres = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e1 )) ,
size = numero ) ,
cuatro = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e2 )) ,
size = numero ) ,
cinco = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /2e2 )) ,
size = numero ) ,
seis = sample( c(runif(numero) , rep(NA , numero /1e3 )) ,
size = numero )
)
t <- Sys.time()
First_month <-
dat %>%
apply( MARGIN = 1, FUN =
function(x){
which( !is.na(x) ) %>% min( na.rm = TRUE ) %>% return()
}
)
First_month %>% table %>% prop.table
dat[ , First_month := First_month]
N_for <- length( unique(First_month ))
for( j in 1:N_for){
x <- dat[ First_month == j, j, with = FALSE]
dat[ First_month == j , Value_First_month := x ]
}
dat %>% print
# dat %>% summary
cat( "===\n", difftime( Sys.time(), t, units =
"min") , " minutos que cuesta \n===\n" )
beepr::beep(3)
# E Primera solucion --
# S comparativa ---
library(microbenchmark)
N <- 1e2
tabla <-
microbenchmark(
JVG_dplyr ={ dat %>%
apply( MARGIN = 1, FUN =
function(x){
which( !is.na(x) ) %>% min( na.rm = TRUE ) %>%
return()
}
)
},
JVG ={
apply(X = dat, MARGIN = 1, FUN =
function(x){
return( min( which( !is.na(x) ), na.rm = TRUE ) )
}
)
},
times = N, unit = "s")
tabla %>% print
beepr::beep(3)
# Unit: seconds
# exprminlq mean medianuq max
neval
# JVG_dplyr 21.2321152 22.233428 22.9575357 22.5701781 23.32
26.64273010
# JVG0.7628928 0.843067 0.9260389 0.8495834 1.027036
1.29586810
# E comparativa ---
--
[[alternative HTML version deleted]]
___
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Hadoop
Hola buenas, me preguntaba si alguno usa hadoop Spark en su día día y si me podíais recomendar un buen curso para empezar. Estuve en la charla de meetup de madrid hace unos meses de Rspark y estuvo bien, ahora me preguntaba si es posible profundizar. Pero me gustaría tener recomendaciones de cualquier material que podáis recomendar, cursos de coursera que hayais hecho, libros que hayais leido, charlas de youtube que hayais visto. Los objetivo son: 1. que sea simple, un poco para tontitos y si puede ser que usen R por no meterme con una cosa más. 2. que lo hayáis mirado, la red esta llena de cosas de estas me gustaría que me dieses opinión. Estoy intentando hacer alguno a ciegas pero no es la mejor opción 3. que sea simple y con R Gracias por adelantado. -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Codificacion de caracteres
imagino que te está guardando tu BD en UTF-8 y por lo que sea la necesitas en latin1 (utilizas Windows?) Esto lo deduzco de esta prueba iconv(x = "España", from = "latin1", to = "UTF-8") # Pone españa con enie.No sé si me hará la faena el email. Lo que deberia hacer es esto. df$col1 <- iconv(x = df$col1, from = "UTF-8", to = "latin1") Y espero que funcione -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] [help] Heatmaps con escala discreta con stat_bin2d y stat_density2d.
Hola buenas, le estaba dando un par de vueltas a una cosa de mi blog de hacer heatmaps. El problema es que como no puedo fijar la escala no puedo comparar los gráficos para hacer una presentación visual. Lo cual es problema. Basicamente quería hacer que el siguiente dibujo con una modificación: http://4.bp.blogspot.com/-vVpWzRWyupQ/VlEe-JxKZ_I/Ces/pZiycrBUv2g/s1600/Solution4.jpeg La cosa es que mse gustaría saber i se puede fijar la escala por intervalos. Algo así como lo que tienen en el siguiente ejemplo: http://stackoverflow.com/questions/6793881/gradient-breaks-in-a-ggplot-stat-bin2d-plot También me sería de ayuda si me dieseis una pista para la función stat_density2d y algun manual o curso de ggplot2. Me vuelvo loco siempre con el, ya que la ayuda del cran es bastante regular si estas acostumbrado a usar las ayudas estandar. Muchas gracias por adelantado. Como siempre. Javier PD: Para ver como se crea mirad esta entrada: http://ncymat.blogspot.com.es/2015/11/representar-datos-de-eyetracker-parte-2.html PD2: No es una promocion del blog ahora lo tengo bastanta muerto. -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Bootstrap data frame
Hola buenas En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría que pensarlo. ( https://vimeo.com/142732615 ) De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy". Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente. Por otro lado, de cara a la implementación no sé si sería mejor coger 6 o siete días o comparar ambas distribuciones. Más que nada porque si se te acaba el stock en la +1 después de que puedas hacer tu pedido entonces el tiempo real serían 7 días. Espero que te parezca bien el feedback. Estaría encantado de discutir esto con los compañeros. Un abrazo Javier -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R] R in UNIX OS
Hello, I have a silly questions: is possilbe to install R in a AIX OS Machine? Where can I found the download files? Thank you in advance Javier -- [[alternative HTML version deleted]] __ R-help@r-project.org mailing list -- To UNSUBSCRIBE and more, see https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.
[R-es] help: Rstudio no responde
Hola buenas, hace unos días el Rstudio me dejó de funcionar en una de mis maquinas Windows8. No puedo volver a un estado anterior así que mal y tampoco me vale reinsatalarlo ( aunque reinstale ambos programas R y Rstudio) porque sigue sin funcionar. No tengo muy claro que hacer. ¿Alguna ayuda? ¿Esto es una duda de R? Muchas gracias por adelantado PD a continuación os muestro mis errores Mi R [image: Imágenes integradas 1] Mi Rstudio [image: Imágenes integradas 2] -- ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] help Mapa de Calor con Google Maps de fondo
Como te comenta Alex te podría ser util la entreda de mi blog es con imagenes pero la lógica es la misma ( http://ncymat.blogspot.com.es/2015/10/plotear-datos-de-eye-tracker.html). Te puede interesar especialmente la última parte. scale_fill_manual(values = Colors , breaks = Breaks, guide = F) + # We lost the guide. Si quieres algo más por zonas Ahora estoy investigando esto stat_binhex(bins = 10, colour = "gray", alpha = 0.5) coord_fixed() http://thedatagame.com.au/2015/09/27/how-to-create-nba-shot-charts-in-r/ Soy muy novel en esto, así que tal vez no seá lo que necesitas Un cordial saludo y buean suerta. -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] [Help] Oferta de trabajo en Valencia
Un excompañero de trabajo ofrece trabajo a expertos en machine learning y geolocalización. Bueno, lo de expertos es un decir, basicamente lo que quieres es un joven con ganas de aprender aunque no sepa mucho. Os pongo el enlace por si a alguien le interesa. Un abrazo http://www.geoblink.com/jobsoffers/datascientist -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] help awk y shells en R
] foo4.sh: line 1: #!/bin/sh: No such file or directory
# [2] 753003840;1;26-MO-54;42000;1;1;1;41944;1;1;1
# [3] 753218504;2;2963 BFT;0;0;0;1;0;0;0;1
# [4] 751885448;11;82-17-UT;0;0;1;1;5104;0;1;1
# [5] 753053463;3;11-81-JP;0;0;0;1;0;0;0;1
# [6] 753053463;2;19-75-RB;0;0;0;1;0;0;0;1
# [7] ===
# [8] 1 [main] head (32500) C:\\Rtools\\bin\\head.exe: *** fatal
error - cygheap base mismatch detected - 0x612E1400/0x612A1970.
# [9] This problem is probably due to using incompatible versions of the
cygwin DLL.
# [10] Search for cygwin1.dll using the Windows Start-Find/Search
facility
# [11] and delete all but the most recent version. The most recent
version *should*
# [12] reside in x:\\cygwin\\bin, where 'x' is the drive on which you
have
# [13] installed the cygwin distribution. Rebooting is also suggested if
you
# [14] are unable to find another cygwin DLL.
# [15] ===@
# [16] 4 [main] head (7308) C:\\Rtools\\bin\\head.exe: *** fatal
error - cygheap base mismatch detected - 0x612E1400/0x612A1970.
# [17] This problem is probably due to using incompatible versions of the
cygwin DLL.
# [18] Search for cygwin1.dll using the Windows Start-Find/Search
facility
# [19] and delete all but the most recent version. The most recent
version *should*
# [20] reside in x:\\cygwin\\bin, where 'x' is the drive on which you
have
# [21] installed the cygwin distribution. Rebooting is also suggested if
you
# [22] are unable to find another cygwin DLL.
El 8 de junio de 2015, 21:32, javier.ruben.marcu...@gmail.com escribió:
Estimado Javier Villacampa González
Hace mucho que no uso awk o gawk, pero recuerdo cygwin y en lo personal no
tuve inconvenientes con awk.
No se como está esa tecnología hoy en día, pero yo evalué usar R con awk,
al respecto hay una integración en
http://www.inside-r.org/packages/cran/Kmisc/docs/awk
Javier Rubén Marcuzzi
Técnico en Industrias Lácteas
Veterinario
*De:* Javier Villacampa González javier.villacampa.gonza...@gmail.com
*Enviado el:* lunes, 08 de junio de 2015 03:05 p.m.
*Para:* Carlos Ortega c...@qualityexcellence.es
*CC:* R-help-es@r-project.org r-help-es@r-project.org
Al final resulto más fácil de lo esperado. Hay que instalar cywin y
utilizar los comandos de la siguiente manera
system('C:/cygwin/bin/wc -l var_risco_2012.csv')
Esto en principio funciona
El 8 de junio de 2015, 17:41, Carlos Ortega c...@qualityexcellence.es
escribió:
Hola,
Mira esto:
http://stackoverflow.com/questions/18603984/using-system-with-windows
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El 8 de junio de 2015, 17:14, Javier Villacampa González
javier.villacampa.gonza...@gmail.com escribió:
Hola buenas,
a veces empleo desde R shells de unix, Existe alguna manera de utilizar
estos shelss desde windows o el lenguaje awk.
La idea es hacerlo siempre desde R, igual invoncando cygwin desde
windows
es posible. Pero no me queda claro
Un abrazo y gracias por adelntado
Javier
#_
# EJEMPLO, ¿Que habría que poner en
# ¿¿???
# suponiendoq que tengo cygwin instalado
#_
# Un ejemplo sería cambiar unos MËG por unos MEG ya que fread no me lee
bien los Ë
file.rename(from = Data/data.csv, to = Data/data_2.csv)
switch(OS,
WIN = system( ¿¿???),
MAC = system( command = awk \'{gsub( \M.?G\,\MEG\);
print}\'
Data/data_2.csv Data/data_2_2.csv)
)
file.rename(from = Data/data.csv, to = Data/data_2.csv)
--
[[alternative HTML version deleted]]
___
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
--
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
--
[[alternative HTML version deleted]]
___
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
--
[[alternative HTML version deleted]]
___
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] help awk y shells en R
Al final resulto más fácil de lo esperado. Hay que instalar cywin y
utilizar los comandos de la siguiente manera
system('C:/cygwin/bin/wc -l var_risco_2012.csv')
Esto en principio funciona
El 8 de junio de 2015, 17:41, Carlos Ortega c...@qualityexcellence.es
escribió:
Hola,
Mira esto:
http://stackoverflow.com/questions/18603984/using-system-with-windows
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El 8 de junio de 2015, 17:14, Javier Villacampa González
javier.villacampa.gonza...@gmail.com escribió:
Hola buenas,
a veces empleo desde R shells de unix, Existe alguna manera de utilizar
estos shelss desde windows o el lenguaje awk.
La idea es hacerlo siempre desde R, igual invoncando cygwin desde windows
es posible. Pero no me queda claro
Un abrazo y gracias por adelntado
Javier
#_
# EJEMPLO, ¿Que habría que poner en
# ¿¿???
# suponiendoq que tengo cygwin instalado
#_
# Un ejemplo sería cambiar unos MËG por unos MEG ya que fread no me lee
bien los Ë
file.rename(from = Data/data.csv, to = Data/data_2.csv)
switch(OS,
WIN = system( ¿¿???),
MAC = system( command = awk \'{gsub( \M.?G\,\MEG\); print}\'
Data/data_2.csv Data/data_2_2.csv)
)
file.rename(from = Data/data.csv, to = Data/data_2.csv)
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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
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[R-es] help awk y shells en R
Hola buenas,
a veces empleo desde R shells de unix, Existe alguna manera de utilizar
estos shelss desde windows o el lenguaje awk.
La idea es hacerlo siempre desde R, igual invoncando cygwin desde windows
es posible. Pero no me queda claro
Un abrazo y gracias por adelntado
Javier
#_
# EJEMPLO, ¿Que habría que poner en
# ¿¿???
# suponiendoq que tengo cygwin instalado
#_
# Un ejemplo sería cambiar unos MËG por unos MEG ya que fread no me lee
bien los Ë
file.rename(from = Data/data.csv, to = Data/data_2.csv)
switch(OS,
WIN = system( ¿¿???),
MAC = system( command = awk \'{gsub( \M.?G\,\MEG\); print}\'
Data/data_2.csv Data/data_2_2.csv)
)
file.rename(from = Data/data.csv, to = Data/data_2.csv)
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Re: [R-es] Comparaciones múltiples
Hola Miguel yo tengo una función para hacer comparaciones multiples ( muy
util si hacer medidas repetidas, ya que en el otro caso tienes la función
HSD)
t.test.Comparison.Function.Ch - function( data, StringResponse,
StringFactor){
# Factor
data[,StringFactor ] - factor(data[,StringFactor ] )
# Create data.frame
T.Test - data.frame(Name = NA, LevelOne =NA, LevelTwo= NA,statistic =
NA, df = NA, df = NA, p.value = NA )
T.Test - T.Test[-1,]
NumberOfFactors - length(levels(data[, StringFactor]) )
# t.test computation
for(i in 1:( NumberOfFactors - 1 ) ){
LevelOne - levels(data[, StringFactor])[i]
for(j in (i+1):( NumberOfFactors) ){
LevelTwo - levels(data[, StringFactor])[j]
x -t.test( x =data[data[, StringFactor] == LevelOne, StringResponse]
,
y =data[data[, StringFactor] == LevelTwo, StringResponse]
)
T.Test - rbind( T.Test,
data.frame(Name = paste(LevelOne,LevelTwo, sep= .),
LevelOne = LevelOne,
LevelTwo= LevelTwo,
statistic = x$statistic, df =
x$parameter, p.value = x$p.value )
)
}
}
# Significacion
T.Test$Sign - n.s.
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value = 0.1 T.Test$p.value 0.05 ,] )[1]
0 ){
T.Test[ T.Test$p.value = 0.1 T.Test$p.value 0.05 ,]$Sign - ·
}
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value = 0.05 T.Test$p.value 0.01 ,] )[1]
0 ){
T.Test[ T.Test$p.value = 0.05 T.Test$p.value 0.01 ,]$Sign - *
}
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value = 0.01 T.Test$p.value 0.001 ,] )[1]
0 ){
T.Test[ T.Test$p.value = 0.01 T.Test$p.value 0.001 ,]$Sign - **
}
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value = 0.001 ,] )[1] 0 ){
T.Test[ T.Test$p.value = 0.001 ,]$Sign - ***
}
# Bonferroni p.value
T.Test$p.value.Adjusted - p.adjust(T.Test$p.value, method = bonferroni)
# Significacion
T.Test$Sign.Adjusted - n.s.
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.1 T.Test$p.value.Adjusted
0.05 ,] )[1] 0 ){
T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.1 T.Test$p.value.Adjusted
0.05 ,]$Sign.Adjusted - ·
}
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.05
T.Test$p.value.Adjusted 0.01 ,] )[1] 0 ){
T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.05 T.Test$p.value.Adjusted
0.01 ,]$Sign.Adjusted - *
}
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.01
T.Test$p.value.Adjusted 0.001 ,] )[1] 0 ){
T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.01 T.Test$p.value.Adjusted
0.001 ,]$Sign.Adjusted - **
}
if(dim( T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.001 ,] )[1] 0 ){
T.Test[ T.Test$p.value.Adjusted = 0.001 ,]$Sign.Adjusted - ***
}
# Effect Size
t - T.Test$statistic
df -T.Test$df
T.Test$Effect.Size - sqrt( t^2/(t^2+df) )
T.Test$statistic - round( T.Test$statistic, digits = 3)
T.Test$df - round( T.Test$df, digits = 3)
T.Test$p.value - round( T.Test$p.value, digits = 3)
T.Test$p.value.Adjusted - round( T.Test$p.value.Adjusted, digits = 3)
T.Test$Effect.Size - round( T.Test$Effect.Size, digits = 3)
return(T.Test)
}
--
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[R-es] help:ELIMINAR FILAS DUPLICADAS DENTRO DE UNA MATRIZ
Lo que quires hacer es algo así d - rbind( mtcars , mtcars[1:3,] ) duplicated(d) d - d[ !duplicated(d) ,] -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] ELIMINAR FILAS DUPLICADAS DENTRO DE UNA MATRIZ
Lo que quires hacer es algo así d - rbind( mtcars , mtcars[1:3,] ) duplicated(d) d - d[ !duplicated(d) ,] -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Resumen de R-help-es, Vol 70, Envío 3
Felicidades, la charla es sublime. Muy util. Estoy deseando echarle un diente al código. El 4 de diciembre de 2014, 12:00, r-help-es-requ...@r-project.org escribió: Envíe los mensajes para la lista R-help-es a r-help-es@r-project.org Para subscribirse o anular su subscripción a través de la WEB https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es O por correo electrónico, enviando un mensaje con el texto help en el asunto (subject) o en el cuerpo a: r-help-es-requ...@r-project.org Puede contactar con el responsable de la lista escribiendo a: r-help-es-ow...@r-project.org Si responde a algún contenido de este mensaje, por favor, edite la linea del asunto (subject) para que el texto sea mas especifico que: Re: Contents of R-help-es digest Además, por favor, incluya en la respuesta sólo aquellas partes del mensaje a las que está respondiendo. Asuntos del día: 1. R en OpenAnalytics - 2014... (Video Disponible). (Carlos Ortega) -- Mensaje reenviado -- From: Carlos Ortega c...@qualityexcellence.es To: Lista R r-help-es@r-project.org Cc: Date: Wed, 3 Dec 2014 14:23:48 +0100 Subject: [R-es] R en OpenAnalytics - 2014... (Video Disponible). Hola, Ya está disponible el video de la presentación que hizo Jorge Ayuso en el OpenAnalytics-2014 de Madrid: http://madrid.r-es.org/r-en-el-openanalytics-2014/ Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] help: Shiny y denisty plots en R maps
Hola buenas,
estoy en una época convulsa de de dudas, ya que ando pegandome con shiny y
los mapas. Quería pegar un heatmap dinámico (mapa de paises) en una
aplicación shiny.
El problema es que no termino de hayar la manera. Os paso las apps. A ver
si alguien sabe algo. La idea es poder mostrar el heatmap por distintos
subgrupos seleccionados en la app. Pero estoy bastante perdido.
Muchas gracias por adelantado como siempre.
#-
# heatmap.R
#-
# require(devtools)
# install_github('ramnathv/rCharts')
# install_github('ramnathv/rMaps')
library(rCharts)
library(rMaps)
L2 - Leaflet$new()
L2$setView(c(29.7632836, -95.3632715), 10)
L2$tileLayer(provider = MapQuestOpen.OSM)
data(crime, package = 'ggmap')
library(plyr)
crime_dat = ddply(crime, .(lat, lon), summarise, count = length(address))
crime_dat = toJSONArray2(na.omit(crime_dat), json = F, names = F)
cat(rjson::toJSON(crime_dat[1:2]))
# Add leaflet-heat plugin. Thanks to Vladimir Agafonkin
L2$addAssets(jshead = c(
http://leaflet.github.io/Leaflet.heat/dist/leaflet-heat.js;
))
# Add javascript to modify underlying chart
L2$setTemplate(afterScript = sprintf(
script
var addressPoints = %s
var heat = L.heatLayer(addressPoints).addTo(map)
/script
, rjson::toJSON(crime_dat)
))
L2
#-
# ui.R
#-
library(rCharts)
library(rMaps)
library(leaflet)
shinyUI(fluidPage(
tags$head(tags$link(rel='stylesheet', type='text/css',
href='styles.css')),
leafletMap(
map, 100%, 400,
initialTileLayer = //{s}.
tiles.mapbox.com/v3/jcheng.map-5ebohr46/{z}/{x}/{y}.png,
initialTileLayerAttribution = HTML('Maps by a href=
http://www.mapbox.com/;Mapbox/a'),
options=list(
center = c(29.7632836, -95.3632715),
zoom = 10
)
),
hr(),
fluidRow(
)
))
#-
# server.R
#-
library(leaflet)
library(ggplot2)
library(maps)
library(rCharts)
library(rMaps)
data(uspop2000)
shinyServer(function(input, output, session) {
map - createLeafletMap(session = session, outputId = 'map')
})
--
[[alternative HTML version deleted]]
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Re: [R-es] help:Problemas compatibllidad Windows Mac
Muchas gracias a todos, con la dodificacion UTF-8 todo queda solucionado. Una pena que en pleo año 2014 aun existan estas incompatibilidades y más para gente como yo que acabamos utilizando los tres principales OS. Muchas gracias de nuevo. El 18 de noviembre de 2014, 17:05, Carlos J. Gil Bellosta c...@datanalytics.com escribió: Hola, ¿qué tal? Si tu aplicación está leyendo ficheros externos, asegúrate de que especificas el _encoding_ adecuadamente. Mira lo que escribí al respecto en http://www.datanalytics.com/2011/09/08/codigos-de-caracteres-en-r/ Si tienes texto en español (y con caracteres no ASCII en el código) asegúrate de guardar el fichero (o ficheros) .R con un _encoding_ predeterminado. Te recomiendo UTF-8, que no es el que usa Windows por defecto, pero es el que espera Mac. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El día 18 de noviembre de 2014, 16:36, Javier Villacampa González javier.villacampa.gonza...@gmail.com escribió: Hola buenas, lo primero pedir perdon porque llevo tiempo desconectado. Estaba haciendo una app de shiny y me he encontrado que lo que funciona perfectamente en un PC no funciona en un mac. Imagino que son los caracteres. Pero no lo tengo muy claro. Alguna solucón de como guardar los ficheros Rdata y los R para que no ocurra este problema. Imagino que va por ahí... Lo curioso es que R lo abre bien, así que no tengo claro porque es. El error de shiny es el siguiente: ERROR: unable to find an inherited method for function ‘span’ for signature ‘character’ Por los de ‘span†supongo que es el pais Gracias por adelantado ( por enesima vez) Javier -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] help: shiny leer ficheros desde google drive
Hola buenas, Un compañero y yo estamos haciendo una aplicación shiny. Nos ha quedado bastante aparente y en sevidor local (con R) funciona bastante bien. El problema es que cuando cargamos los ficheros en la web deja de fucionar ¿Por qué? Pues porque al principio de la aplicacion cargamos unos datos de nuestro ordenador y esto no es posible a la hora de poner los datos ShinyApps.io (una de las multiples soluciones que se nos ofrece en la red) [1, 2,a p 3] Una de las posibles soluciones que se nos había ocurrido era subir los datos en formato csv a goolge drive y una vez permitido a cualquiera acceder a ellos leerlos con un read table a través del link. La pregunta es ¿Alguien sabe como leer unos datos colgados en csv desde google drive? ¿Podría poner un ejemplo práctico? los que hemos encontrado no hemos sabido reproducirlos. Otra pregunta es ¿alguna otra solución gratuita para leer datos colgados on-line? Como siempre, gracias por adelantado y un cordial saludo Javier Bibliografía [1] https://github.com/rstudio/shinyapps/blob/master/guide/guide.md [2] http://shiny.rstudio.com/tutorial/lesson7/ [3] https://www.shinyapps.io/ -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] outliers (Marta valdes lopez)
Hola Marta, si observas cualquier artÃculo de psicologÃa esto es una práctica tÃpica. Te digo psicologÃa porque creo que tus datos son de ese tipo. Tienes bibiligrafÃa de artÃculos cientificos en las que se quitan valores siguiendo los criterios que te he dicho solo has de buscar bibliografÃa del campo en el que te mueces. Osea que nos quitarlos por que sÃ, aunque en cada area de ciencia tienes una serie de criterios para acabar con los ouliers. Yo personalmente me fio más de mi buena intuición(y validación) que de un test. De todas maneras seguro que tienes un informe de como recogiste los datos y puedes trazar el origen de este dato en concreto. Creo que eso es mejor que cualquier test. De todas maneras a mi el test me sale: setwd(dir=c:/Users/usuario/Desktop/) library(outliers) filename-timediff.csv time-read.csv(filename, sep=;,header=TRUE,dec=.) # Esto es lo que has de cambiar chisq.out.test(time$TimeDiff) chi-squared test for outlier data: time$TimeDiff X-squared = 73260.07, p-value 2.2e-16 alternative hypothesis: highest value 14478.4 is an outlier No se si te he sido de mucha ayuda. Un saludo 2014-07-14 12:03 GMT+02:00 Marta valdes lopez martavalde...@gmail.com: Hola! Muchas gracias por la ayuda, pero lo que quiero hacer es que yo se cual es el outlier, es el numero 14478 puede ser un error de transcripcion o lo que sea pero lo que me gustaria hacer seria que a traves de algun tipo de test me dijera que esse es el outlier y poder borrarlo de la base de datos porque no puedo borrarlo porque si; no se si me explico. Y cuando hago la chi cuadrado me sale esto pero no es el numero que quiero chisq.out.test(as.numeric(time$TimeDiff)) chi-squared test for outlier data: as.numeric(time$TimeDiff) X-squared = 24.9399, p-value = 5.915e-07 alternative hypothesis: highest value 435 is an outlier Entonces no se como podria hacer para poder borrarlo de forma logica. Muchas gracias, un saludo 2014-07-11 18:23 GMT+00:00 Javier Villacampa González javier.villacampa.gonza...@gmail.com: Tu fichero tiene los decimales como puntos y no como comas como tu le indicas. Te dejo un ejemplo #- setwd(dir=c:/Users/usuario/Desktop/) library(outliers) filename-timediff.csv time-read.csv(filename, sep=;,header=TRUE,dec=.) # Esto es lo que has de cambiar chisq.out.test(time$TimeDiff) # Ayuda adicional #- # Si no supones normalidad #- time.without.outs - data.frame(row.names= 1:dim(time)[1], dif = time ) x - boxplot(time.without.outs$TimeDiff,range= 1.5) # Quita los outliers que se van más de 1.5 rangos itercuartilicios. Puedes poner otro criterio pero este es el habitual time.without.outs$out.rg - F time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg - T # Localizamos los outliers con la condición elegida time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg - time.without.outs$TimeDiff time.without.outs[ time.without.outs$out.rg,]$TimeDiff.without.out.rg - NA # Borramos los outliers #- # Si supones normalidad bien lo puedes hacer asà también #- time.without.outs$out.rg.norm - F time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg.norm - T x - abs(scale(time.without.outs$TimeDiff)) # Normalizamos la variable time.without.outs$out.rg.norm - F time.without.outs[ x = qnorm(0.995),]$out.rg.norm - T # Quitmos los datos que estén alejados 99.5 % en la distro (suponiedo normalidad) time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm - time.without.outs$TimeDiff time.without.outs[ time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm - NA #- # Si quieres quitar ambos #- time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm.rg - time.without.outs$TimeDiff time.without.outs[ time.without.outs$out.rg | time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm.rg - NA summary(time.without.outs) # Donde # TimeDiff.without.out.rg Son los datos sin outliers utilizando un criterio tÃpico cuando no se sabe la distribución de tus datos # TimeDiff.without.out.norm Son los datos sin outliers asumiendo la normalidad de tus datos qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg); qqline(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg, col = 2, lwd = 2) qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm); qqline(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm, col = 2, lwd =2) hist(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg) hist(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm) ks.test(x=
Re: [R-es] outliers (Marta valdes lopez)
Tu fichero tiene los decimales como puntos y no como comas como tu le indicas. Te dejo un ejemplo #- setwd(dir=c:/Users/usuario/Desktop/) library(outliers) filename-timediff.csv time-read.csv(filename, sep=;,header=TRUE,dec=.) # Esto es lo que has de cambiar chisq.out.test(time$TimeDiff) # Ayuda adicional #- # Si no supones normalidad #- time.without.outs - data.frame(row.names= 1:dim(time)[1], dif = time ) x - boxplot(time.without.outs$TimeDiff,range= 1.5) # Quita los outliers que se van más de 1.5 rangos itercuartilicios. Puedes poner otro criterio pero este es el habitual time.without.outs$out.rg - F time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg - T # Localizamos los outliers con la condición elegida time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg - time.without.outs$TimeDiff time.without.outs[ time.without.outs$out.rg,]$TimeDiff.without.out.rg - NA # Borramos los outliers #- # Si supones normalidad bien lo puedes hacer asà también #- time.without.outs$out.rg.norm - F time.without.outs[ time.without.outs$TimeDiff %in% x$out,]$out.rg.norm - T x - abs(scale(time.without.outs$TimeDiff)) # Normalizamos la variable time.without.outs$out.rg.norm - F time.without.outs[ x = qnorm(0.995),]$out.rg.norm - T # Quitmos los datos que estén alejados 99.5 % en la distro (suponiedo normalidad) time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm - time.without.outs$TimeDiff time.without.outs[ time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm - NA #- # Si quieres quitar ambos #- time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm.rg - time.without.outs$TimeDiff time.without.outs[ time.without.outs$out.rg | time.without.outs$out.rg.norm,]$TimeDiff.without.out.norm.rg - NA summary(time.without.outs) # Donde # TimeDiff.without.out.rg Son los datos sin outliers utilizando un criterio tÃpico cuando no se sabe la distribución de tus datos # TimeDiff.without.out.norm Son los datos sin outliers asumiendo la normalidad de tus datos qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg); qqline(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg, col = 2, lwd = 2) qqnorm(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm); qqline(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm, col = 2, lwd =2) hist(time.without.outs$TimeDiff.without.out.rg) hist(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm) ks.test(x= time$TimeDiff, pnorm, mean(time$TimeDiff), sd(time$TimeDiff)) # A la vista de estos exploratorios yo no lo supondrÃa. # TimeDiff.without.out.norm.rg son los datos sin outliers según los dos criterios # De todas maneras tienes un valor que yo creo que has introducido mal max(time.without.outs$TimeDiff) # Este valor es claramente un error de transcripción de datos. -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
