GD
А не пробовали второй завернуть в
as.data.frame , вдруг поможетПробовал, не помогало)
Size: a a a
2019 December 03
GD
Попробуйте завтра скинуть то, что он вам выдавал, и вывод str
Хорошо
AS
А если там ничено секретного нет в таблице то можете сюда в виде rds файла закинуть
R
сделайте
str(df) и покажите вывод. скорее всего в столбце какой-нибудь листага, чекнул, с листами не раскрывает
R
и с мэтчингом из-за этого проблема, скорее всего
GD
А если там ничено секретного нет в таблице то можете сюда в виде rds файла закинуть
Ну там информация о расходах клиента в рекламных системах.
Не уверен, что я могу сюда скидыать rds файл
Не уверен, что я могу сюда скидыать rds файл
GD
ага, чекнул, с листами не раскрывает
Вполне возможно.
А как убрать листы из объекта в таком случае?
А как убрать листы из объекта в таком случае?
AS
Ну можно сказать причину определили, вам надо развернуть столбцы списки, для этого есть неплохие функции типа
tidyr::unnest_longer()
GD
Ну можно сказать причину определили, вам надо развернуть столбцы списки, для этого есть неплохие функции типа
tidyr::unnest_longer()Спасибо, попробую
R
G Dash
Вполне возможно.
А как убрать листы из объекта в таком случае?
А как убрать листы из объекта в таком случае?
Если листы там с элементами, которые не векторы с длиной = 1, то нужно думать по смыслу как их сократить, а так unlist() по идее должен сработать
PU
Если листы там с элементами, которые не векторы с длиной = 1, то нужно думать по смыслу как их сократить, а так unlist() по идее должен сработать
надо думать, там же в результате unlist может получиться вектор другой длины
2019 December 04
R
надо думать, там же в результате unlist может получиться вектор другой длины
ага, переписал немного
PU
друзья, кто статистику не так давно изучал - скажите, что обычно первым идет в изучении теоретичсеких основ классической статистики? распределение интервальных данных и всякие z-преобразования и t-критерии?
или кто-то сразу в хи-квадрат ныряет?
или кто-то сразу в хи-квадрат ныряет?
e
друзья, кто статистику не так давно изучал - скажите, что обычно первым идет в изучении теоретичсеких основ классической статистики? распределение интервальных данных и всякие z-преобразования и t-критерии?
или кто-то сразу в хи-квадрат ныряет?
или кто-то сразу в хи-квадрат ныряет?
Сначала понятия мат ожидания, генеральной совокупности, дисперсии стандартных выборочных и тд)
PU
то есть, все про интервальные данные
а не про биномиальное распределение - через него, кажется, сложнее вводить в тему
а не про биномиальное распределение - через него, кажется, сложнее вводить в тему
e
то есть, все про интервальные данные
а не про биномиальное распределение - через него, кажется, сложнее вводить в тему
а не про биномиальное распределение - через него, кажется, сложнее вводить в тему
Да, дискретные распределения лучше позже
e
И особенно - примеры применения
e
Что в каком жизни применяется)
PU
проблема в том, что мне надо напомнить статистику людям, которые не будут практически использовать непрерывные распределения в работе, а только хи-кватратом все шатать