因此，我想从两个现有信息（数值）中生成一个新向量，一个为参与者设置ID，另一个指示观察号。已经观察到每个杀菌剂不同的时间。现在，新向量应指出：0当obs_no=1时；1当obs_no=该ID的最后观察；NA之间的案例。idobs_nonew_vector11012NA13NA14NA15121022131032NA331我认为我可以使用这样的代码对每个ID进行分开执行此操作new_vector或者我想只是使用max（），但这不会有任何区别。但是，由于我有很多案例，因此手动添加每个参与者确实是不便的。我不知道如何制作通用功能。我尝试使用sapply来定义功能（x），但由于x位于子集括号内，因此无

我已经成功切换了用于循环至sapply循环以前，我知道一个事实（System.Time（））它们更快。但是我的思想仍然以循环方式工作...请帮助我将其转换为循环案例：names.list到一个sapply（）到目前为止，我得到了：sapply(seq_along(fix.list),function(x)names.list[which(names.list==misspell.list[x])]但这只会给我返回原始矢量。谢谢！编辑1：MILDPELL.LIST和FIX.LIST是由Adist（）Bellow和原始名称自动创建的。清单有665个元素。我的（）解决方案返回length(uniqu

R语言笔记1——函数的使用文章目录R语言笔记1——函数的使用dnormdpoisoptimrnormsampleintegratesortfindIntervalsapplyapplydnormdnorm()是R语言中正态分布的概率密度函数，d代表density，norm代表正态分布，返回给定x在标准正态分布下的概率密度。对于一个给定的正态分布，X∼N(μ,σ2)，μ代表均值，σ2代表方差，dnorm()可以计算给定x下的概率密度，即P(X>dnorm(1)#默认为标准正态分布，故亦可以写作下面这种形式[1]0.2419707>dnorm(1,mean=0,sd=1)[1]0.2419707>

FillinmeanvaluesforNAineverycolumnofadataframe本问题已经有最佳答案，请猛点这里访问。如果我有一个数据框df1df=data.frame(x=1:20,y=c(1:10,rep(NA,10)),z=c(rep(NA,5),1:15))我知道用给定列的平均值替换NA，我们可以使用1df[is.na(df$x)]=mean(df$x,na.rm=T)我想要找到的是一种使用单个命令的方法，以便它一次对列执行此操作，而不是对每一列重复它。怀疑，我需要使用sapply和函数，我尝试过类似的方法，但显然这不起作用1sapply(df,function(x)df[

FillinmeanvaluesforNAineverycolumnofadataframe本问题已经有最佳答案，请猛点这里访问。如果我有一个数据框df1df=data.frame(x=1:20,y=c(1:10,rep(NA,10)),z=c(rep(NA,5),1:15))我知道用给定列的平均值替换NA，我们可以使用1df[is.na(df$x)]=mean(df$x,na.rm=T)我想要找到的是一种使用单个命令的方法，以便它一次对列执行此操作，而不是对每一列重复它。怀疑，我需要使用sapply和函数，我尝试过类似的方法，但显然这不起作用1sapply(df,function(x)df[