Функцию «преобразование» R можно использовать для преобразования данных и передачи этой функции в функцию «rxDataStepXdf()» RevoScaleR. Затем вновь созданного файла .xdf подмножества можно использовать с другими функциями RevoScaleR. Ниже приведен пример R сценария, который создает новый файл .xdf, случайным образом выборки большой файл .xdf с помощью выделения скрытых строк переменной в «transformFunc».

# Create a transformFunc that selects 25% of the data at random set.seed(13) 
xform <- function(data) { 
data$.rxRowSelection<-as.logical(rbinom(length(data[[1]]),1,.25)) 
return(data) 

rxDataStepXdf(inFile=inFile, outFile="sampledData.xdf", transformFunc=xform, overwrite=TRUE) 
# check that subsetting was done and the row selection variable is not kept in the data set. 
rxGetInfoXdf(inFile) 
rxGetInfoXdf("sampledData.xdf") 

Нужна дополнительная помощь?

Совершенствование навыков
Перейти к обучению
Первоочередный доступ к новым возможностям
Присоединение к программе предварительной оценки Майкрософт

Были ли сведения полезными?

Насколько вы удовлетворены качеством перевода?
Что повлияло на вашу оценку?

Спасибо за ваш отзыв!

×