search for: acumulado

...e(rep("30/07/2004",3),"%d/%m/%Y"), as.Date(rep("25/02/2008",2),"%d/%m/%Y")), CANTIDAD = c(25, 15, 12, 35, 2))) En ese caso, sería de esperar un resultado del tipo: > res ID total 1: 100 0 # SE REMARCA QUE NO HAY TOTAL ACUMULADO PARA ID=100 2: 120 35 Y el resultado del código omite directamente el total acumulado del sujeto ID=100: > res ID total 1: 120 35 En cualquier caso, muchas gracias. [[alternative HTML version deleted]]

...ak? ,para que le ?diff? sea asociado a cada mes? Por ejemplo? [Descripción: FIRMA3] De: Carlos Ortega [mailto:cof en qualityexcellence.es] Enviado el: jueves, 18 de mayo de 2017 12:35 Para: Javier Valdes Cantallopts (DGA) CC: r-help-es en r-project.org Asunto: Re: PLOTEO DEL DATO MENSUAL DESDE EL ACUMULADO Hola, Hay una función en "R" que permite hacer ese cálculo "diff()". #--------------------- > DF <- read.table(textConnection(val_cum), as.is<http://as.is> = TRUE) > DF V1 1 1 2 5 3 8 4 10 5 20 6 30 7 50 8 80 9 120 10 125 11 200 12 250 &...

Hola estimados: He tratado de encontrar la mejor forma de automatizar un proceso de "datos mensuales de precipitación". El tema es que tengo solo la serie acumulada anual de Pp. Por ende, busco una forma de plotear un gráfico, extrayendo "los datos mensuales desde el acumulado" Ejemplo; ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic 1 5 8 10 20 30 50 80 120 125 200 250 Datos ACUMULADOS 1 4 3 2 10 10 20 30 40 5 75 50 DATOS A PLOTEAR He buscado por time series y dapply, pero encuentro que son un poco engorrosos sus métodos. S...

Buenas noches a todos las personas del foro, Me dirijo a vosotros con la siguiente cuestión: ¿Cómo es posible obtener, para cada individuo (identificado con la variable ID) de un data frame, la CANTIDAD ACUMULADA hasta una determinada fecha (día, mes y año), que es diferente para cada individuo y que se denota por la variable ENTRADA? Ejemplo: require(data.table) datos2 <-

...Que es casi lo que busco, pues lo que persigo obtener (diculpa Carlos porque me era > difícil explicar con palabras y de forma resumida el objetivo) es lo siguiente: > > > > ID YEAR CUSUM > 1 100 2005 3 > 2 100 2006 3 (se incorporan 0 datos nuevos: siguen habiendo 3 acumulados) > 3 100 2007 6 (se incorporan 3 datos nuevos: hay 6 acumulados) > 4 120 2006 7 > 5 120 2007 10 (se incorporan 3 datos nuevos: hay 10 acumulados) > > > > Carlos, he usado tú código sobre el data frame: > > > > # Mi data frame: datos2 > > > dat...

Hola a todos, Por fin pude terminar de preparar la descarga y procesamiento de los datos por edad y sexo. Ya están en el repositorio: https://github.com/rubenfcasal/COVID-19 Ya puestos también incluí la descarga e importación de los datos acumulados del ISCIII y actualicé las tablas en https://rubenfcasal.github.io/COVID-19/COVID-19-tablas.html empleando el paquete DT. Ahora tiene tres secciones... Mis siguientes pasos serán tratar de conseguir datos por provincias y empezar a ajustar modelos. Añadí en https://rubenfcasal.github.io/COVID-19/...

...06 5 8 120 2006-10-15 2006 1 9 120 2007-04-16 2007 3 Y desearía las cantidades acumuladas por ID y año, a partir del primer año con registros de cada ID, obteniendo: ID YEAR CANTIDAD 1 100 2005 3 2 100 2006 3 (como en el 2006 no hay datos de ID=100, el acumulado se mantiene) 3 100 2007 6 4 120 2006 7 5 120 2007 10 Hasta ahora sólo he conseguido llegar a esto mediante el paquete data.table: > library(data.table) > datos2 <- data.table(datos2) > datos2 <- datos2[, ACUM.CANTIDAD:=cumsum(CANTIDAD), by = list(ID, YEAR)] &gt...

...1 > 5 100 2007-10-29 2007 1 > 6 120 2006-05-11 2006 1 > 7 120 2006-08-17 2006 5 > 8 120 2006-10-15 2006 1 > 9 120 2007-04-16 2007 3 > " > > DF <- read.table(textConnection(Lines), header=T, as.is = TRUE) > > # Consigo el valor acumulado de CANTIDAD agrupado por YEAR y ID > library(sqldf) > df.tmp <- sqldf("select ID,YEAR, sum(CANTIDAD) as cusum from DF group by > ID,YEAR order by ID,YEAR") > > # Ahora completo el hueco en el año > df.new <- 0 > for(i in 1:nrow(df.tmp)) { > > if(i>1)...

Por si tienes especial interés en utilizar sqldf: todos <- sqldf( "select distinct a.ID,b.YEAR from dt a , dt b;") suma <- sqldf( "select ID,YEAR,sum(CANTIDAD) as CANTIDAD from dt group by ID,YEAR;") todos <- sqldf( "select a.ID,a.YEAR, CANTIDAD from todos a left join suma b on a.ID = b.ID and a.YEAR = b.YEAR group by a.ID,a.YEAR;") todos$CANTIDAD =

Buenas tardes, gracias a ambos por su ayuda, conseguí con éxito finalmente instalar ambos paquetes y abrir el netcdf de versión 4 desde RStudio. Mi consulta al siguiente paso, después de buscar sobre el tema es, como creo que no es posible realizar la transformación de netCDF-4 a netCDF-3, ¿es posible guardar con raster ese archivo .nc que pude abrir en R y ya llevarlo al SIG? Para ello he

Hola Jesús, Si no entiendo mal lo que planteas, has observado unas frecuencias N = c(12, 0, 8, 6, 4, 2) de pedidos acaecidos en 1:6 días, en total n = sum(N) pedidos. Llamemos P = (p1, p2, ?, p6) a las probabilidades ?teóricas? de pedido en cada día. En principio el vector N se puede considerar una realización de una distribución multinomial M(n; p1, ?, p6). P se puede estimar mediante las

...s negociar mejores precios comprando "10" que "1". - Entonces por este lado, tener en tu almacén un número constante de "3". Y que ese sea tu punto de pedido no parece descabellado. - Otra forma de analizarlo teniendo en cuenta los datos que ya has acumulado es ver cuál es tu "MTTR" (Mean Time To Repair). Considera la rotura/desgaste de la cuchilla como una "reparación". Y con este concepto calcula el tiempo medio que pasa hasta que sustituyes una cuchilla. Esto lo puedes calcular con los datos que tienes, simplemente calcu...

...entable. Seguramente puedas negociar mejores precios comprando "10" que "1".Entonces por este lado, tener en tu almacén un número constante de "3". Y que ese sea tu punto de pedido no parece descabellado. Otra forma de analizarlo teniendo en cuenta los datos que ya has acumulado es ver cuál es tu "MTTR" (Mean Time To Repair). Considera la rotura/desgaste de la cuchilla como una "reparación". Y con este concepto calcula el tiempo medio que pasa hasta que sustituyes una cuchilla. Esto lo puedes calcular con los datos que tienes, simplemente calculando las...

...entable. Seguramente puedas negociar mejores precios comprando "10" que "1".Entonces por este lado, tener en tu almacén un número constante de "3". Y que ese sea tu punto de pedido no parece descabellado. Otra forma de analizarlo teniendo en cuenta los datos que ya has acumulado es ver cuál es tu "MTTR" (Mean Time To Repair). Considera la rotura/desgaste de la cuchilla como una "reparación". Y con este concepto calcula el tiempo medio que pasa hasta que sustituyes una cuchilla. Esto lo puedes calcular con los datos que tienes, simplemente calculando las...

Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20151210/04bc012e/attachment-0001.html>

Hola Javier: Me alegra saber que no soy el único cenutrio que se ha topado con esto. ? Se trata de un proceso de R que extrae datos de un fichero px descargado del INE y que contiene datos a nivel de municipio y de Comunidad Autónoma (que intento eliminar) antes de hacer la carga en el SQL Server porque solo me interesan las provincias. La BD no es ningún problema (el error se produce al tratar