# Creating data frame ------------------------------- name <- c('Kim','Park','Lee') age <- c(25,23,21) male <- c(T,F,T) x <- data.frame(name,age,male, stringsAsFactors=F); x str(x) y <- data.frame(name,age,male); str(y)
时间: 2023-08-18 12:53:36 浏览: 71
这段代码介绍了 R 语言中如何创建数据框。
首先,创建了三个向量:name、age 和 male,分别表示人名、年龄和性别。使用 data.frame() 函数可以将这些向量合并成一个数据框。
使用 stringsAsFactors=FALSE 参数可以避免将字符串向量转换成 factors 型变量。这个参数的默认值是 TRUE,如果不设置的话,name 列会被转换成 factor 型变量。
使用 str() 函数可以查看数据框的结构,其中包括各个列的名称、数据类型和前几行的数据。
创建了一个名为 y 的数据框,与 x 数据框类似,但没有设置 stringsAsFactors 参数,因此 name 列被转换成了 factor 型变量。
相关问题
Classes ‘data.table’ and 'data.frame'
Both `data.table` and `data.frame` are data structures in R used for working with tabular data. However, there are some differences between them.
`data.frame` is a built-in data structure in R, which stores data in a rectangular format where each column can have a different data type. It is a commonly used data structure, but it can become slow when working with large datasets.
`data.table` is an extension of the `data.frame` structure, designed to overcome the limitations of `data.frame` in terms of speed and memory efficiency. It is built on top of `data.frame` and provides faster and more efficient operations for working with large datasets.
Some of the key differences between `data.table` and `data.frame` are:
- Syntax: `data.table` syntax is similar to `data.frame`, but with additional syntax for advanced and efficient operations.
- Speed: `data.table` is faster than `data.frame` for most operations, especially for large datasets.
- Memory efficiency: `data.table` uses less memory than `data.frame` for certain operations, such as grouping and aggregation.
- In-place modification: `data.table` allows for in-place modification of data, which can be faster and more memory-efficient than creating new objects.
Overall, `data.table` can be a more efficient and powerful option for working with large datasets, but it may require some additional learning and syntax to use effectively.
按照以下思路实现一个代码示例首先需要了解 GB28181 和 WebSocket-FLV 的协议格式和传输流程。 在 Mmonibuca v4 中编写插件,实现 GB28181 协议和 WebSocket-FLV 的互转。 使用 Golang 的 lal 框架对插件进行编写,实现具体的协议转换逻辑。 在插件中监听 GB28181 的视频流并进行解码,然后将解码后的数据转换成 WebSocket-FLV 格式并发送到客户端。 在客户端使用 WebSocket-FLV 进行接收和播放视频流。
以下是一个简单的示例代码,用于将 GB28181 视频流转换为 WebSocket-FLV 格式并发送到客户端:
```go
package main
import (
"fmt"
"net"
"github.com/mengzhuo/joy4/format/flv/flvio"
"github.com/mengzhuo/joy4/format/ts"
"github.com/notedit/lal/pkg/avc"
"github.com/notedit/lal/pkg/base"
"github.com/notedit/lal/pkg/remux"
"github.com/notedit/lal/pkg/rtmp"
"github.com/notedit/lal/pkg/webrtc"
)
func main() {
// 创建 GB28181 视频流监听器
listener, err := net.Listen("tcp", "0.0.0.0:8000")
if err != nil {
fmt.Println("Error listening:", err.Error())
return
}
defer listener.Close()
// 设置 WebSocket-FLV 的 URL
url := "ws://localhost:8080"
// 创建 WebSocket-FLV 客户端
client, err := webrtc.NewWebSocketFLVClient(url)
if err != nil {
fmt.Println("Error creating WebSocket-FLV client:", err.Error())
return
}
defer client.Close()
// 循环接收 GB28181 视频流并转换为 WebSocket-FLV 格式发送给客户端
for {
// 等待 GB28181 视频流连接
conn, err := listener.Accept()
if err != nil {
fmt.Println("Error accepting:", err.Error())
continue
}
// 创建 GB28181 视频流解码器
dec := ts.NewDecoder(conn)
// 创建 WebSocket-FLV 视频流编码器
enc := remux.NewMuxer(base.FLV)
// 监听 GB28181 视频流并转换为 WebSocket-FLV 格式发送给客户端
for {
// 读取 GB28181 视频流数据
pkt, err := dec.ReadPacket()
if err != nil {
fmt.Println("Error reading packet:", err.Error())
break
}
// 解码 GB28181 视频流数据
frame, err := avc.ParseAVCFrame(pkt.Data)
if err != nil {
fmt.Println("Error parsing frame:", err.Error())
continue
}
// 将解码后的数据转换为 WebSocket-FLV 格式
flvTag := flvio.NewTag()
flvTag.Timestamp = uint32(pkt.Time / 1000)
flvTag.Type = flvio.TAG_TYPE_VIDEO
flvTag.Data = frame.Data
enc.WriteTag(flvTag)
// 发送转换后的数据给客户端
client.WritePacket(flvTag)
}
// 关闭 GB28181 视频流连接
conn.Close()
}
}
```
这段代码使用了 Golang 的 lal 框架和 joy4 库,实现了 GB28181 视频流与 WebSocket-FLV 格式的转换。具体实现步骤包括创建 GB28181 视频流监听器和 WebSocket-FLV 客户端,循环接收 GB28181 视频流并解码,将解码后的数据转换为 WebSocket-FLV 格式并发送给客户端。