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もっちぃ
@tanimocchi
関数か否か？ の議論は、こちらもご参考に つ 「関数プログラミングの今昔(仮)」 http://t.co/rHGYVUQJXq #TokyoR
2014-04-19 18:29:14
松浦 健太郎
@hankagosa
mapplyは各列ごとに要素数が sz <- c(4,3,10) みたいに異なる場合に、グループのインデックス c(1×4個, 2×3個, 3×10個) を作りたい時に使いますね。 #TokyoR
2014-04-19 18:41:55
松浦 健太郎
@hankagosa
具体的には、 g <- ordered(unlist(mapply(rep, 1:length(sz), sz))) みたいにして使います。#TokyoR
2014-04-19 18:42:18
松浦 健太郎
@hankagosa
Reduceはデータフレーム d.1, d.2, d.3 の列名の積集合を取りたい時なんかに、common.colnames <- Reduce(intersect, lapply(list(d.1, d.2, d.3), colnames)) として使えます。#TokyoR
2014-04-19 18:44:03
松浦 健太郎
@hankagosa
3つのファイルを次々とmergeする時にも使えますね。 d <- Reduce( function(x, y) merge(x, y, all=T, by=c("id1", "id2", "id3")), file.list, accumulate=F ) #TokyoR
2014-04-19 18:45:51
ちょびっと活動開始
@TobakuCptlsm
Rで関数型プログラミングしにくいのは速度だけでなく動的型付けも理由かもと思います。 ちなみに遅延リスト、Rで書いてみたんでついでにご紹介 https://t.co/OsVMRD1bcI #TokyoR
2014-04-19 18:54:11
データ解析・統計・機械学習のRSS
@datasci_blogs
【捨てられたブログ】 R で学ぶ関数型プログラミング: 「第38回R勉強会＠東京（#TokyoR）」にて表題の件で発表しましたので，資料を公開します。 http://t.co/sxMLz3QGUj
2014-04-19 19:43:46LT
Shinyを自由に使ってみる
takano
@mtknnktm
本日のLT資料あげました → Shinyを自由に使ってみる #rshinywebsocket http://t.co/6kmn7Pvk5I @SlideShareさんから #TokyoR
2014-04-19 18:30:55swirl パッケージでインタラクティブ学習
Takekatsu Hiramura
@hiratake55
対話式で R の使い方を学べる R パッケージ http://t.co/jITxvmi2Jt #TokyoR
2014-04-19 19:06:25某データ分析コンペサイトの話
石川木場郎
@dichika
クラソル昔参加したときの記事がこれでhttp://t.co/1CvXiMnPOs 俺より上位の人の記事がこちらhttp://t.co/fFzIK9nx3l http://t.co/TxxS5a3COq #TokyoR
2014-04-19 19:12:57アンケート分析で、AICを自力でstepより改善してみた
もっちぃ
@tanimocchi
LT発表資料です 「アンケート分析で、AICを自力でstepより改善してみた」 http://t.co/QpvYem4c7u #TokyoR
2014-04-19 18:14:54