similar to: Optimizar paste0()?

Gracias, Javier. Los datos "d" corresponden un archivo de texto de ~1.92GB. Voy a explorar la posibilidad con sqldf, aunque confieso que mi conocimiento de SQL es bastante limitado. Saludos cordiales, Jorge.- 2014-12-09 23:50 GMT+11:00 "Marcuzzi, Javier Rubén" < javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Jorge Velez > > ¿Que pasa si usa sqldf que

Hola, Otra forma, quizás algo más rápida, especialmente para unos conjuntos tan grandes, que la de sqldf es "data.table": library(data.table) x <- 1:3 y <- 4:6 d <- data.table(x, y) d[,z := paste(x,"-",y,sep="")] > d x y z 1: 1 4 1-4 2: 2 5 2-5 3: 3 6 3-6 Y bueno, "dplyr" también es otra opción muy rápida... También, y recuerdo que hace

Que tal comunidad, quería pedirles una recomendación de un paquete para desarrollar una simple idea que tengo, o mejor dicho, para satisfacer una necesidad que tengo. Quisiera utlizar esta página http://nacional.grupogtd.com/ para hacer tests de velocidad periódicamente a mi conección de internet. Existe algún paquete en R que me permita, de forma automática, iniciar el test y luego recoger

Buenos dias a todos, Quisiera extraer algunas entradas de una matrix "m" teniendo en cuenta algunas restricciones. El siguiente ejemplo ilustra la situacion: ## input m <- structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 5, 5), .Dim = c(10L, 5L)) m ## output output <-

Estimado Javier, Gracias por tu mensaje. No, lo unico que requiero es la lista de números (i1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2). Saludos cordiales, Jorge.- 2015-10-28 14:35 GMT-05:00 Javier Rubén Marcuzzi < javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Jorge I Velez > > > > No comprendo un punto, dices que deseas construir sub matrices y extraer > elementos de sub

En relación con lo que comenta Carlos, por ejemplo para el caso de las Variaciones sin Repetición, puede ser instructivoenseñar como se construye como por ejemplo: VsinR <- function(m, n){ return (factorial(m)/factorial(m-n))} VsinR(9,3) ------------------------- Creo que con la función factorial que viene por defecto en R puedes construir siguiendo este modelo rápidadmentecasi cualquier

Estimada comunidad, tengo un problema que no puedo resolver. Tengo muchos archivos (los llamaremos "TMP") con los que debo construir un archivo resumen que llamare "DAT". A partir de los nombres de los archivos TMP construyo las primeras 4 columnas de DAT, luego, con datos del interior del archivo TMP construyo las columnas 5 a 9 de DAT. El problema insoluble que tengo es que

El código que me olvide pegar input m <- structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 5, 5), .Dim = c(10L, 5L)) m ## output output <- c(1:3, 1:5, 1:2) output nfilas <- nrow(m) while(nfilas > 0) { diagonal <- diag(m)

Hi, All How do I install Zaptel drivers on a system running Suse? Make results: grep: /lib/modules/2.6.16.13-4-smp/build/include/linux/autoconf.h: No existe el fichero o el directorio make[1]: Entering directory /usr/src/asterisk/zaptel/zaptel-1.4.0-beta2 make -C /lib/modules/2.6.16.13-4-smp/build SUBDIRS=/usr/src/asterisk/zaptel/zaptel-1.4.0-beta2 modules make[2]: Entering directory

Buenas tardes, Estoy intentando conseguir la media de la variable "numerocaracteres" por "producto" de mi base de datos, datos. Lo estoy haciendo con la función aggregate de este modo: AggregatedData<- aggregate(numerocaracteres ~ producto, data=datos, FUN=mean) El problema me viene porque quiero utilizar una variable de ponderación de modo que para construir la media

Cordial saludo a todos Quisiera saber si alguien me puede colaborar con dos cosillas 1) Cómo debo hacer para construir una tabla en la que las columnas salgan los encabezados.2) He escrito un pequeño script y quiero ocultarlo para que no quede al alcanace de los usuarios, pero desde luego que puedan usar sus funciones. Agradezco sugenerncias e ideas. Muy amables a todos y de pasadas aclaro que

Hola Miguel, Sí se pueden obtener las variaciones con y sin repetición en R. Eso sí están un poco escondidas... Se pueden calcular de esta forma: #---------------------- > #Cargar el paquete gtools > library(gtools) > #Definir el conjunto sobre el que se hará el cálculo > x <- c('rojo', 'azul', 'verde') > #Utilizar la función "permutations()"

Hola! Tengo que hacer una curva ROC com unos datos que obtuve de hacer una macro de excel y aplicar unas reglas, y basicamente tengo que a partir de la variacion del tiempo y la velocidad del barco obtengo diferentes porcentajes de true positives (TP) y false positives (FP) y con eso deberia de construir una curva ROC. Dada mi ignorância en este tema, no se muy bien por donde empezar , estuve

Hola, Marta, Por lo que he podido ver tus datos ya tienen calculados las tasas de verdaderos y falsos positivos (TPR y FPR). También parece que los tienes ordenados por la variable FishSpeed y supongo que también por las que parecen marcas de tiempo. No necesitas ROCR porque con un simple plot te sale algo parecido a una curva. Eso sí, veo que son medidas repetidas en el tiempo para cada valor de

Hola, yo quiero construir un data.table donde una columna (Parametros) son caracteres y otra el resultado de la función information.gain, que devuelve un data.frame. El código que he usado es este, pero me da error PesosParam <- data.table(,.(Parametros, Peso:= information.gain(In.hospital_death~., ParamCol))) Es posible hacer lo que digo? o debo hacer una transformación del data.frame a

Buenas para tod en s, tengo una consulta para poder optimizar tiempos. Ejemplo tengo el siguiente dataframe: distrito<-c("A","A","A","B","B","B","C","C","C","A","A","B","B","C")

Bueno ... voy a compartirles mi experiencia en esto.Freddy, yo tuve la misma experiencia que su amigo, es mas, aun la sigo teniendo... y en resumen y sin alargar el cuento ... me quedo con R.Porque mi decisión... por varios temas:1. Rapidez. Uno debe saber que es lo que se quiere hacer y que necesita para eso. El uso adecuado de indices, hash, etc. que permitan y faciliten al sistema trabajar

Hola a todos: Tengo un bucle que tarda horas y me gustaría optimizarlo. Me explico. Simplificando, tengo una tabla con 332.505 registros de 63.738 individuos. Cada registro es una medida realiza de unos días a unos meses o años después de la anterior. Lo que quiero es borrar aquellos registros que entre él y el anterior hayan transcurrido menos de 6 meses, de manera que me quede una tabla con

Sí, también... Para las permutaciones, n=r. Y con el parámetro "repeats.allowed" controlas si son con o sin repetción: #---------------------- > #Permutaciones *con repetición* > permutations(n=3, r=3, v=x, repeats.allowed=TRUE) [,1] [,2] [,3] [1,] "azul" "azul" "azul" [2,] "azul" "azul" "rojo" [3,]

Hola, ¿qué tal? Modifica esto: ---- library(plyr) n_reg <- 332505 n_ids <- 63738 dif_days <- 90 df <- data.frame( id = sample(n_ids, n_reg, replace = T), dates = sample(1000, n_reg, replace = T) ) # important! df <- df[order(df$id, df$date),] n_borrar <- 1 while (n_borrar > 0) { df <- ddply(df, .(id), transform, delta = c(1000, diff(dates))) # find the