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Muchas gracias Carlos, la lógica es perfecta pero no se como identificar con código las lineas en blanco entre el bloque 2 y el bloque 3. Para de esta forma quedarme solo con el bloque 2. Tienes alguna idea? Muchas gracias. Joan 2016-07-28 17:00 GMT+02:00 Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>: > Hola, > > Se me ocurre esta solución en pseudo-código...: > > >

Hola a todos, tengo 170 .csv donde tengo que eliminar las primeras 20 lineas (primer bloque) y luego todo un último bloque de datos (tercer bloque) que está separado por dos filas sin datos del segundo bloque (que es el que me interesa). El tercer bloque empieza en cada .csv en una linea diferente por lo tanto no se si puedo automatizar en R quedarme tan solo con la información a partir de la

Hola, Aunque es un poco tedioso, pero paso a paso se consigue. Esto, obviamente lo puedes transformar en una función... #----------------------------------------------------------------------------------- via.ja <- c(1, 7, 3, 4, 8, 6, 1, 4, 5, 2, 3, 4, 10, 15, 5) via.pri <- via.ja[1:8] via.las <- via.ja[9:length(via.ja)] via.ind <- which( (via.pri > 3 & via.pri < 8),

Estimados usuaRios: deseo hacer una consulta, debo realizar una prueba no paramétrica a un conjunto de datos que posee una variable de respuesta con tres factores que poseen interacción, o al menos debo probar ello. Es decir, realizar una prueba Scheirer-Ray-Hare o de Contrastes de rangos alineados. Estuve trabajando el paquete ARTool aunque no me queda claro

Estimados usuarios de R: escribo porque tengo un problema con el paquete rgl que no puedo resolver desde hace un tiempo mi sessionInfo es. sessionInfo() R version 2.15.3 (2013-03-01) Platform: i686-pc-linux-gnu (32-bit) el problema específico es el siguiente: library(rgl) > demo(rgl) demo(rgl) ---- ~~~ Type <Return> to start : >

Hola a todos, He realizado un dredge (para obtener todos los modelos GAM posibles a parir de un full model), luego he seleccionado un confidence set (los modelos que no se diferencian en 2 en AIC) y he hecho un model averaging con ese confidence set. Ahora me gustaría aplicar ese modelo "average" ajustado sobre otro set de datos pero no se como especificar en R que use el mismo modelo

Estimados tengo 1 lista de valores aleatorios misma que necesito reordenar de acuerdo a determinadas condiciones. Ej: sea la siguiente lista (la primera fila hace referencia a la posición del valor de lista 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 7 3 4 8 6 1 4 5 2 3 4 10 15 5 necesito que me tome los valores que son mayores 3 y menores a 8, pero unicamente considerando los valores hasta la

Necesito luz para ordenar unos datos... en realidad, para ordenar muchos muchoas veces. El problema hoy: Tengo una base de datos que incluye respuestas dobles en algunas variables en algunos individuos, tabla didáctica: idioma alergia color individuo1 en,es 0 amarillo individuo2 es,en huevo limon individuo3 es,fr,en pescado, huevo

Gracias, Javier; Anduve buscando entre tus dos propuestas para mi encarables (plyr y reshape2) y presupongo que el problema es eso del ingenio que comentás, que hay que tener y no tengo. Los paquetes me vinieron igualmente re-bien, porque me di cuenta que no tengo por qué sufrir haciéndolo a mano cada vez que encaro algunas de esas situaciones. Pero lo de ordenar los datos para el MCA... el

Mil gracias, José Antonio! Creo que, entre tu recomendación y el apelo al ingenio de Javier, voy a terminar generando la tabla que necesito. Mi problema, al contrario de lo que entiendo que les pasa a los que necesitan condensar, es que necesito extender... mi ya extensa data.frame. Pero poder pensar en el problema de otros me ayuda a entender el mío. Hau idatzi du José Antonio Palazón Ferrando

Es evidente que no soy demasiado ingenioso, porque con todo lo que me ayudaron, terminé pasando horas hasta que lo conseguí (y una vez conseguido pienso que tendría que haber tardado menos de la cuarta parte). Gracias, Jorge, también. Así que, desde este estado mental que describo, vengo con una pregunta que más que de R es de teoría del análisis de datos. Una vez que consigo que los datos se me

Muchas gracias, Javier, por tu explicación. Los dotos que manejo son todos datos linguisticos individualizados según variables geográficas y sociologicas; o sea que no hay que preocuparse demasiado por la peligrosidad de mis aseveraciones. El ejemplo lo hice a lo bruto para que se entendiera cómo se estructuran los datos, pensando que así no generaría distración sobre el objeto de mi problema. Lo

Hello all, I'm new in R, and I have a data-frame like this (dput information below): Specie Fooditem Occurrence Volume 1 Schizodon vegetal 1 0.05 2 Schizodon sediment 1 0.60 3 Schizodon vegetal 1 0.15 4 Schizodon alga 1 0.05 5 Schizodon sediment 1 0.90 6 Schizodon

Hi, sorry by this off. I'm still try to understand nested design. I have the follow example (fiction): I have 12 plots in 4 sizes in 3 replicates (4*3 = 12) In each plot I put 2 species (A and B) to reproduce. After a period I make samples in each board and count the number of individuals total (tot) and individuals A and B (nsp). Others individuals excepts A and B are in total of

List, I want to reshape my data, but I'm not sure how to do it... it might be a simple task, but don't know which package does this. "occ.data" (see below) is how my original data are arranged, and I know that with melt() I can reshape it like "y" (see below). However, I just want to build a matrix like the "y" matrix, but with only 2 dimensions. Something

Hello All, I have a data frame (dput information below) with food item weight for fish species. I need to calculate the Mean proportion by weight of each food item for each specie, as show in solution data frame (dput information below). I use the ddply function (plyr package) in two steps. First calculate the proportion of weight for each individual: step1 = ddply (example, .(ID), transform,

Dear R I recently performed a cluster analysis. It produced the dendogram no problem but unfortunately the font size of the row.names were all cluttered due to their large size So I tried to change the font size using plclust(cluster.results, labels=iris$specie, cex=0.8) and R came back to me saying Error in plclust(cluster.results, labels = iris$specie, cex = 0.8) : unused argument(s)

Hi there: I have a question about generating mean value of a data.frame. Take iris data for example, if I have a data.frame looking like the following: --------------------- Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2

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Dear all, We have developed our own Affymetrix chip (Custom Express Array, PM-only with two species). I want to analyse the data with the limma package, but for that I need to built my own CDF package, probe package and built the filters to analyse one specie or another. I'm using the makeProbePackage available in the AnnotationDbi (for a R-2.13.0) but I got the following error message: