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R を使っていると、組み込み型の data.frame と大規模データ用パッケージである data.table の差異で思わずはまることがあるので使い方をまとめる。どちらか一方しか使わないようにすれば 差異を気にする必要はないのかも知れないが、、。 基本的には データ操作用パッケージ dplyr が data.frame と data.table 両方に対して同じように使えるので、できるだけ dplyr を使って操作するのがよい。 ある程度 複雑な操作であれば最初から dplyr を使うと思うが、列選択, 行選択, 代入など 比較的シンプルな操作はつい 通常の書式で書いてしまう (そしてはまる、、)。また、列名を文字列に入れて処理するなど、dplyr 0.2以前では(シンプルには)書けない処理もあった。 dplyr 0.3でこのあたりの処理が素直に書けるようになっているので、その方法と 通
たとえばこういうデータがあって、分間に何レコードあるか数えたいとします。 library(dplyr) library(lubridate) set.seed(1) x <- runif(100, max = 60) d <- data.frame(timestamp = now() + seconds(cumsum(x))) head(d) #> timestamp #> 1 2015-09-22 07:18:16 #> 2 2015-09-22 07:18:38 #> 3 2015-09-22 07:19:13 #> 4 2015-09-22 07:20:07 #> 5 2015-09-22 07:20:19 #> 6 2015-09-22 07:21:13 lubridateのfloor_date()(とかceiling_date())を使うとできます。こんな感じです。 参考:r -
We present a unified framework for learning continuous control policies using backpropagation. It supports stochastic control by treating stochasticity in the Bellman equation as a deterministic function of exogenous noise. The product is a spectrum of general policy gradient algorithms that range from model-free methods with value functions to model-based methods without value functions. We use l
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