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将数据框转换为vector（按行）: 我有一个像这样的数字条目的数据框 test <- data.frame(x=c(26,21,20),y=c(34,29,28)) 我怎样才能得到以下vector？ > 26,34,21,29,20,28 我能够用下面的方法得到它，但我想应该有一个更优雅的方式 X <- test[1,] for (i in 2:dim(test)[1]){ X <- cbind(X,test[i,]) }

如何强制列表对象键入“双”: 代码： a <- structure(list(`X$Days` = c("10", "38", "66", "101", "129", "185", "283", "374")), .Names = "X$Days") 然后a就像 $`X$Days` [1] "10" "38" "66" "101" "129" "185" "283" "374" 我想强制a数值的数组，但强制函数返回我 Error: (list) object cannot be coerced to type 'double' 谢谢，

如何很好地注释ggplot2（手动）: 使用ggplot2我通常使用geom_text和类似position=jitter东西来标注我的情节。但是 – 对于一个好的情节，我经常发现值得手动注释。如下所示： data2 <- structure(list(type = structure(c(5L, 1L, 2L, 4L, 3L, 5L, 1L, 2L, 4L, 3L, 5L, 1L, 2L, 4L, 3L, 5L, 1L, 2L, 4L, 3L), .Label = c("EDS", "KIU", "LAK", "MVH", "NA*"), class = "factor"), value = c(0.9, 0.01, 0.01, 0.09, 0, 0.8, 0.05, 0, 0.15, 0, 0.41, 0.04, 0.03, 0.52, […]

我怎样才能抑制ggplot2阴谋的垂直网格线？: 我正在构build一个条形图，其中横条（x）的位置足以表示条形，所以我想避免画出多余的垂直网格线。我知道如何deviseopts（）中的小网格线和主网格线，但是我不能在我的生活中弄清楚如何仅仅抑制垂直网格线。 library(ggplot2) data <- data.frame(x = 1:10, y = c(3,5,2,5,6,2,7,6,5,4)) ggplot(data, aes(x, y)) + geom_bar(stat = 'identity') + opts( panel.grid.major = theme_line(size = 0.5, colour = '#1391FF'), panel.grid.minor = theme_line(colour = NA), panel.background = theme_rect(colour = NA), axis.ticks = theme_segment(colour = NA) ) 在这一点上，它看起来像我将不得不压制所有的网格线，然后用geom_hline（）把它们拉回来，这似乎是一种痛苦（也不完全清楚，我怎么能find蜱/主要网格线位置，以馈给geom_hline（）。）任何想法将不胜感激！

按星期，月份，季度和年份计算date之间的差异: 我有两个date让我们说14.01.2013和26.03.2014。我希望以星期（？），月（在例子14），季度（4）和年份（1）的方式来区分这两个date。你知道这个最好的方法吗？

什么是最有效的方式来列表作为数据框？: 我经常想要将每个索引具有相同元素types的列表转换为数据框。例如，我可能有一个列表： > my.list [[1]] [[1]]$global_stdev_ppb [1] 24267673 [[1]]$range [1] 0.03114799 [[1]]$tok [1] "hello" [[1]]$global_freq_ppb [1] 211592.6 [[2]] [[2]]$global_stdev_ppb [1] 11561448 [[2]]$range [1] 0.08870838 [[2]]$tok [1] "world" [[2]]$global_freq_ppb [1] 1002043 我想将此列表转换为数据框，其中每个索引元素是一个列。自然（对我）要去的是使用do.call ： > my.matrix<-do.call("rbind", my.list) > my.matrix global_stdev_ppb range tok global_freq_ppb [1,] 24267673 0.03114799 "hello" 211592.6 [2,] 11561448 0.08870838 "world" 1002043 直截了当的，但是当我试图把这个matrix作为一个数据框架时，这些列仍然是列表元素，而不是vector： > my.df<-as.data.frame(my.matrix, […]

图例放置，ggplot，相对于绘图区域: 这里的问题有点显而易见。我想把这个图例置于（locking）在“绘图区域”的左上angular。由于许多原因，使用c（0.1,0.13）等不是一种select。有没有办法改变坐标的参考点，以便它们相对于绘图区域？ mtcars$cyl <- factor(mtcars$cyl, labels=c("four","six","eight")) ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg, colour=cyl)) + geom_point(aes(colour=cyl)) + opts(legend.position = c(0, 1), title="Legend placement makes me sad") 干杯

具有交叉重复效应和AR1协方差结构的线性混合模型，: 我有内部学科的生理数据（ part ），他们都在三轮（ round ）上看了刺激（阅读报纸），每篇都有5篇论文（ paper ），每个论文都有不同的访问次数）在报纸上。我有两个固定因子（ CONDhier和CONDabund ）加上相互作用来预测生理状态（如EDA ），这通常是自回归的。我尝试考虑生理学随机效应的个体差异（让我们只为了现在的拦截而定下），也许还有另外一个随机效应的轮次疲劳。因此，我想在R中运行的模型是SPSS中的： MIXED EDA BY CONDhier CONDabund /FIXED=CONDhier CONDabund CONDhier*CONDabund | SSTYPE(3) /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part) COVTYPE(VC) /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part*round) COVTYPE(VC) /PRINT=SOLUTION /METHOD=REML /REPEATED=visit | SUBJECT(part*round*paper) COVTYPE(AR1). 现在，我已经理解，虽然lme不能很好地交叉条件， lmer （处理交叉项没有问题）不能使用不同的协方差结构。我可以运行简单的lme模型，比如 lme(EDA ~ factor(CONDhier) * factor(CONDabund), random= ~1 |part, na.action=na.exclude, data=phys2) 但更复杂的模型是超越我的。我已经读过，在lme中的交叉项可以用随机的定义来完成 random=pdBlocked(list(pdCompSymm(~part), […]

R：为什么使用]比使用$更快？: 我一直在研究一些需要我做大量列表子集的项目，而在分析代码的时候，我意识到对列表进行子集化的对象[[nameHere]]方法通常比对象$ nameHere方法快。作为一个例子，如果我们用命名组件创build一个列表： a.long.list <- as.list(rep(1:1000)) names(a.long.list) <- paste0("something",1:1000) 为什么是这样： system.time ( for (i in 1:10000) { a.long.list[["something997"]] } ) user system elapsed 0.15 0.00 0.16 比这更快： system.time ( for (i in 1:10000) { a.long.list$something997 } ) user system elapsed 0.23 0.00 0.23 我的问题是，这种行为是否真的是普遍的，我应该尽可能地避免$子集，或者最有效的select取决于其他因素？

如何在电子邮件正文中发送R markdown报告？: 更新：Brandon Bertelsen的回答：布兰登的答案产生了以下输出。它不会像Rstudio那样产生漂亮的表格或突出显示的代码，并且它会使用unicode在一些html文件上崩溃，所以我没有使用它来自动化我的电子邮件报告。我目前的做法是用Rstudio编译html，用chrome打开html文档，然后将html文档复制并粘贴到gmail中。这工作得很好，看到这个要点： https ： //gist.github.com/nelsonauner/a68b5a808c232ce7817e 原来的问题：有没有简单的方法来发送一个R markdown文档作为电子邮件的主体，这样的电子邮件的正文看起来类似于使用Rstudio的“编织HTML”的结果？这里有一个使用knitr ， rmarkdown和mailR的基本可重复的例子 example.Rmd — title: "Report for email" output: html_document: self_contained: no — “`{r} summary(cars) “` You can also embed plots, for example: “`{r, echo=FALSE} plot(cars) “` 我使用self_contained: no因为默认的base64编码不适用于mailR （Yihui在这个SOpost中推荐） knit_and_send.R # compile using rmarkdown library(rmarkdown) rmarkdown::render("example.Rmd") library(mailR) send.mail(from = "me@gmail.com", […]