femData1.upper=femData1[which(m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.7))[2]),]代码意义
时间: 2024-04-28 09:23:01 浏览: 7
这段代码的意义是选择 `femData1` 数据框中,满足条件 `m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.7))[2]` 的行。其中,`m.vars` 是 `femData1` 中的一个变量,`quantile` 函数计算 `m.vars` 的分位数,`probs = seq(0, 1, 0.7)` 表示计算从 0% 到 100% 的分位数,步长为 0.7。因为 `quantile` 函数默认返回 5 个分位数,所以 `[2]` 表示选择第二个分位数,即 70% 分位数。`which` 函数返回满足条件的行的索引,然后再通过 `[ ]` 运算符选择对应的行,将结果赋值给 `femData1.upper` 变量。
总之,这段代码的作用是从 `femData1` 中选择 `m.vars` 大于 70% 分位数的行,并将结果保存到 `femData1.upper` 中。
相关问题
m.vars=apply(femData1,1,var) femData1.upper=femData1[which(m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.85))[2]),]代码的含义
这段代码的含义是:首先,将函数 `apply()` 应用于 `femData1` 数据框的每一行,对每一行计算 `var()`(方差)并返回一个数值向量 `m.vars`。接着,从 `m.vars` 向量中提取出大于第二个四分位数(quantile()函数计算出的) 的值,得到一个逻辑向量,用于筛选出在 `femData1` 数据框中需要保留的行,并将这些行赋值给新的数据框 `femData1.upper`。具体来说,`femData1.upper` 是 `femData1` 中方差较高的行的子集。
m.vars=apply(expro,1,var) expro.upper=expro[which(m.vars>quantile(m.vars, probs = seq(0, 1, 0.25))[4]),]其中4代表
4代表的是quantile函数返回的分位数中的第4个,因为在probs参数设置为seq(0,1,0.25)时,返回的是0%、25%、50%、75%、100%处的分位数,而第4个就是50%处的分位数,也就是中位数。因此,这段代码的作用是选取m.vars中大于中位数的部分,并将其赋值给expro.upper。