m*f
2 楼
一个简单的作业。。。
s*h
3 楼
先谢谢了
刚用R没多久，现在要把R的数据按格式输出，有什么好的tutorial多谢推荐
数据是一个array和两个list, 长度相同，都是N，大约400k左右
R里的数据如下：
df$itemsetID 是个array[n]
head(df$itemsetID,3 )
[1] "2399" "2439" "2546"
两个list, 都是N X 10
applist[1]
[[1]]
[1] "2021" "2042" "2067" "2099" "2112" "2147" "2186" "2204" "2043" "2053"
scorelist[1]
[[1]]
[1] 0.28386375 0.12140423 0.08740495 0.07996213 0.04783727 0.04678283 0.
04569770 0.03860657 0.03166964 0.02983698
输出格式，比如说，第i行是
df$itemsetID[i]， applist[[i]][1], scorelist[[i]][1], applist[[i]][2],
scorelist[[i]][2], ...applist[[i]][10], scorelist[[i]][10]
怎么弄，多谢指点。
告诉tutorial也行。
刚用R没多久，现在要把R的数据按格式输出，有什么好的tutorial多谢推荐
数据是一个array和两个list, 长度相同，都是N，大约400k左右
R里的数据如下：
df$itemsetID 是个array[n]
head(df$itemsetID,3 )
[1] "2399" "2439" "2546"
两个list, 都是N X 10
applist[1]
[[1]]
[1] "2021" "2042" "2067" "2099" "2112" "2147" "2186" "2204" "2043" "2053"
scorelist[1]
[[1]]
[1] 0.28386375 0.12140423 0.08740495 0.07996213 0.04783727 0.04678283 0.
04569770 0.03860657 0.03166964 0.02983698
输出格式，比如说，第i行是
df$itemsetID[i]， applist[[i]][1], scorelist[[i]][1], applist[[i]][2],
scorelist[[i]][2], ...applist[[i]][10], scorelist[[i]][10]
怎么弄，多谢指点。
告诉tutorial也行。
l*s
4 楼
看不到图啊
k*a
5 楼
list里面vector如果都一样长，可以转换为data frame
比如
cbind(df$itemsetID, as.data.frame(applist), as.data.frame(scorelist))
再调调列顺序就可以了
然后合并就可以了
比如
cbind(df$itemsetID, as.data.frame(applist), as.data.frame(scorelist))
再调调列顺序就可以了
然后合并就可以了
n*3
6 楼
if 长度相同，都是N
as.data.frame converge them to data frame.
then cbind
then write.csv
【在 s****h 的大作中提到】
: 先谢谢了
: 刚用R没多久，现在要把R的数据按格式输出，有什么好的tutorial多谢推荐
: 数据是一个array和两个list, 长度相同，都是N，大约400k左右
: R里的数据如下：
: df$itemsetID 是个array[n]
: head(df$itemsetID,3 )
: [1] "2399" "2439" "2546"
: 两个list, 都是N X 10
: applist[1]
: [[1]]
as.data.frame converge them to data frame.
then cbind
then write.csv
【在 s****h 的大作中提到】
: 先谢谢了
: 刚用R没多久，现在要把R的数据按格式输出，有什么好的tutorial多谢推荐
: 数据是一个array和两个list, 长度相同，都是N，大约400k左右
: R里的数据如下：
: df$itemsetID 是个array[n]
: head(df$itemsetID,3 )
: [1] "2399" "2439" "2546"
: 两个list, 都是N X 10
: applist[1]
: [[1]]
s*h
7 楼
多谢楼上两位回复，我还是没搞掂
只好单独存成CSV，然后用perl分别读，然后再按格式输出
一个原因是想用不同的分割符，比如三个list是 A， B， C
我可能需要
A: B1, C1; B2, C2; ...
如果要搞成json格式，还需要加些括号啥的。
R有package做这种事情么？
【在 n*****3 的大作中提到】
: if 长度相同，都是N
: as.data.frame converge them to data frame.
: then cbind
: then write.csv
只好单独存成CSV，然后用perl分别读，然后再按格式输出
一个原因是想用不同的分割符，比如三个list是 A， B， C
我可能需要
A: B1, C1; B2, C2; ...
如果要搞成json格式，还需要加些括号啥的。
R有package做这种事情么？
【在 n*****3 的大作中提到】
: if 长度相同，都是N
: as.data.frame converge them to data frame.
: then cbind
: then write.csv
s*h
8 楼
另外，as.data.frame 有error.
我用的data.frame, 虽然有warning，但是结果是对的
error 和 warning是啥原因我都不清楚。
1.
tmp Error in data.frame(c("2038", "2087", "2059", "2169", "2099", "2186", :
arguments imply differing number of rows: 10, 9, 8
2.
tmp Warning messages:
1: In f(init, x[[i]]) :
number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 2)
2: In f(init, x[[i]]) :
number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 2)
3: In data.row.names(row.names, rowsi, i) :
some row.names duplicated: 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,
21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,
46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,
71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,
96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,
116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,
135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,
154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,170,171,172,
173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,190,191,
192,193,194,195,196,197,198,199,200,201,202,203,204,205,206,207,208,209,210,
211,212,213,214,215,216,217,218,219,220,221,222,223,224,225,226,227,228,229,
230,231,232,233,234,235,236,237,238,239,240,241,242,243,244,245,246,247,248,
249,250,251,252,253,254,255,256,257,258,259,260,261,262,263,264,265,266,267,
268,269,270,271,2 [... truncated]
我用的data.frame, 虽然有warning，但是结果是对的
error 和 warning是啥原因我都不清楚。
1.
tmp Error in data.frame(c("2038", "2087", "2059", "2169", "2099", "2186", :
arguments imply differing number of rows: 10, 9, 8
2.
tmp Warning messages:
1: In f(init, x[[i]]) :
number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 2)
2: In f(init, x[[i]]) :
number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 2)
3: In data.row.names(row.names, rowsi, i) :
some row.names duplicated: 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,
21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,
46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,
71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,
96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,
116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,
135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,
154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,170,171,172,
173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,190,191,
192,193,194,195,196,197,198,199,200,201,202,203,204,205,206,207,208,209,210,
211,212,213,214,215,216,217,218,219,220,221,222,223,224,225,226,227,228,229,
230,231,232,233,234,235,236,237,238,239,240,241,242,243,244,245,246,247,248,
249,250,251,252,253,254,255,256,257,258,259,260,261,262,263,264,265,266,267,
268,269,270,271,2 [... truncated]
o*n
9 楼
python有个json library，可以把json object load进去读成dictionary，你再把dict
处理成csv就行。R里也有类似的处理json的包，我记得。
处理成csv就行。R里也有类似的处理json的包，我记得。
s*h
10 楼
多谢回复
dict
【在 o******n 的大作中提到】
: python有个json library，可以把json object load进去读成dictionary，你再把dict
: 处理成csv就行。R里也有类似的处理json的包，我记得。
dict
【在 o******n 的大作中提到】
: python有个json library，可以把json object load进去读成dictionary，你再把dict
: 处理成csv就行。R里也有类似的处理json的包，我记得。
v*e
11 楼
多年经验，总结出来就一句话：搞数据格式，能不用R处理就不用R处理。
理由：1. 慢 2. 陷阱多容易出错 3. 繁复
理由：1. 慢 2. 陷阱多容易出错 3. 繁复
Y*a
12 楼
看楼主代码像是python的风格
你的applist和scorelist到底是什么格式？能不能给出
length(applist)
class(applist)
class(applist[1])
if 'matrix', get dim(applist[1])
if 'list', get length(applist[1])
给出这几个信息，才能写code给你
你的applist和scorelist到底是什么格式？能不能给出
length(applist)
class(applist)
class(applist[1])
if 'matrix', get dim(applist[1])
if 'list', get length(applist[1])
给出这几个信息，才能写code给你
l*n
13 楼
给个好推荐？fortran，python啥的就别说了
【在 v*******e 的大作中提到】
: 多年经验，总结出来就一句话：搞数据格式，能不用R处理就不用R处理。
: 理由：1. 慢 2. 陷阱多容易出错 3. 繁复
【在 v*******e 的大作中提到】
: 多年经验，总结出来就一句话：搞数据格式，能不用R处理就不用R处理。
: 理由：1. 慢 2. 陷阱多容易出错 3. 繁复
t*g
14 楼
http://www.statmethods.net/input/exportingdata.html
楼主试试，write.table with sep=","
我没试过output csv, 不过text 和 excel 都用过。
楼主试试，write.table with sep=","
我没试过output csv, 不过text 和 excel 都用过。
d*c
15 楼
现成包处理csv的方法是很多的，不一定能满足你的格式要求。你这样交错着输出，不
一定有现成的方法。
既然你的数据量不大，格式要求又比较特别，就写个for loop，一个个用字符串拼起来
也不会慢吧。
一定有现成的方法。
既然你的数据量不大，格式要求又比较特别，就写个for loop，一个个用字符串拼起来
也不会慢吧。
p*r
16 楼
# create matrix from applist, then transpose it
# so the matrix is N rows * 10 columns
app # Same for scorelist
score# generate column sequence (1,11,2,12...10,20) so as to reorder them after
cbind
cols # or you can do cols data # reorder columns
data # generate col_names: "applist1", "scorelist1", "applist2","scorelist2"...
colnames(data) rownames(data) # add itemID column to the front
data write.csv(data,"data.csv")
# so the matrix is N rows * 10 columns
app # Same for scorelist
score# generate column sequence (1,11,2,12...10,20) so as to reorder them after
cbind
cols # or you can do cols data # reorder columns
data # generate col_names: "applist1", "scorelist1", "applist2","scorelist2"...
colnames(data) rownames(data) # add itemID column to the front
data write.csv(data,"data.csv")
相关阅读
现在面对data science或programming的找工作和竞赛做题网站是泥沙俱下啊data science学习问题答:如何向其他组老板提出想申请他组里的职位 (转载)问一道概率题, FACEBOOK, data scientitst考到得. (转载)哪里可以找到DS的面试题？Start to learn Hadoop II on Jan 29新面试需准备的问题HDP庄家卸货完毕？State Farm的Data Scientist待遇怎么样Need senior data analyst为什么要知道DETAILS OF A MACHINE LEARNING ALGORITHM请教各位大牛求助：Bayesian入门机器学习日报一周回顾 2015-01-24eBay 裁人, 招人, 到底哪一个更真? (转载)有人考虑过kaggle上这个预测CTR的题目么？面试被阿三黑了求FB Data Scientist面经Hiring $120-160K Sr. Business Analyst推荐一下Shiny Dashboard