r语言读取excel文件里面代码为1的股票数据显示# A tibble: 0 × 3 # ℹ 3 variables: Stkcd <chr>, Trddt <chr>, Clsprc <chr>

如果你使用以下代码：

data <- read_excel("your_file_path.xlsx")
stock_data <- data[data$code == 1, ]

但是得到了"# A tibble: 0 × 3 # ℹ 3 variables: Stkcd <chr>, Trddt <chr>, Clsprc <chr>"的输出结果，那么可能是因为Excel文件中的Stkcd、Trddt和Clsprc这三个变量全部都是字符型变量，而不是数值型变量。

你可以使用以下代码来将这三个变量转换为数值型变量：

data <- read_excel("your_file_path.xlsx")
data$Stkcd <- as.numeric(data$Stkcd)
data$Trddt <- as.numeric(data$Trddt)
data$Clsprc <- as.numeric(data$Clsprc)
stock_data <- data[data$code == 1, ]

这个代码会将Stkcd、Trddt和Clsprc这三个变量转换为数值型变量，并创建一个名为stock_data的数据框，其中包含Excel文件中代码为1的所有股票数据。

相关问题

是用R语言，我希望结果是这种格式的# A tibble: 4 × 2 color counts <chr> <int> 1 blue 307 2 green 192 3 red 408 4 yellow 93

在R语言中，如果你想得到像这样的表格格式，你可以使用`dplyr`包来进行数据操作。假设我们已经完成了上述步骤，计算了颜色和标签的频数，并将结果保存在变量`freq_color`和`freq_label`中。下面是如何把它们转换成所描述的格式：

# 转换颜色频率表
freq_color_tidy <- freq_color %>%
  select(-row.names) %>% # 移除行名
  rename(color = name, counts = freq_color) %>% # 重命名列
  mutate(color = factor(color, levels = rev(unique(color)))) # 保持颜色按字母顺序排列，但降序显示

# 显示结果
freq_color_tidy

同样的操作也可以应用到标签频率表`freq_label`上。如果需要同时展示两个，可以考虑使用`bind_rows`函数将其合并：

# 合并颜色和标签频率表
combined_freq <- bind_rows(freq_color_tidy, freq_label %>% select(-row.names) %>% rename(label = name, counts = freq_label))

# 显示最终结果
combined_freq

这会给你想要的格式，包含两部分：颜色和标签及其各自的计数。

mv_lasso_feature_selection(mvdat2) #LASSO Performing feature selection # A tibble: 0 × 2 # … with 2 variables: exposure <chr>, b <dbl> # ℹ Use `colnames()` to see all variable names

根据你提供的代码 `mv_lasso_feature_selection(mvdat2)`，它似乎是在使用 LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）进行特征选择。LASSO是一种线性回归方法，它通过加入L1正则化项来推动回归系数的稀疏性，从而实现特征选择。

根据输出结果，我们可以看到结果是一个包含两个变量的 tibble（类似于数据框）对象，其中变量名为 "exposure" 和 "b"。根据这个输出，可以使用 `colnames()` 函数查看所有变量名。

请注意，我无法直接运行你提供的代码，因为我是一个基于文本的AI助手，无法执行实际的代码。我只能根据你提供的信息给出一般性的解释和指导。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。