后使用快捷导航没有帐号？
查看: 885|回复: 3
【转】R语言:rep()函数中文帮助文档
注册会员, 积分 73, 距离下一级还需 127 积分
论坛徽章:4
rep()所属包：base
& && && && && && && && && && && && && & Replicate Elements of Vectors and Lists
& && && && && && && && && && && && && &&&复制的向量和列表元素
& && && && && && && && && && && && && &&&译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
rep replicates the values in x.&&It is a generic function, and the (internal) default method is described here.
repx复制的值。它是一个通用的功能，这里所描述的（内部）的默认方法。
rep.int is a faster simplified version for the most common case.
rep.int是最常见的情况更快的简化版本。
用法----------Usage----------
rep(x, ...)
rep.int(x, times)
参数----------Arguments----------
a vector (of any mode including a list) or a pairlist or a factor or (except for rep.int) a POSIXct or POSIX or also, an S4 object containing a vector of the above kind.
矢量（包括列表中的任何模式）或1 pairlist或（除rep.int）POSIXct或POSIXlt或date对象的一个因素;也中S4中对象包含上述类型的向量。
further arguments to be passed to or from other methods. For the internal default method these can include:& &&&
进一步的参数被传递到或从其他方法。这些对于内部默认的方法可以包括：
timesA integer vector giving the (non-negative) number of times to repeat each element if of length length(x), or to repeat the whole vector if of length 1.&&Negative or NA values are an error.&&
times给予（非负）次重复每一个元素，如果长length(x)，或重复，如果整向量的长度为1的一个整数向量。负或NA值是一个错误。
length.outnon-negative integer.&&The desired length of the output vector.&&Other inputs will be coerced to an integer vector and the first element taken.&&Ignored if NA or invalid.&&
length.out非负整数。所需的输出向量的长度。其他输入将被裹挟到一个整数向量和采取的第一个元素。忽视如果NA或无效的。
eachnon-negative integer.&&Each element of x is repeated each times.&&Other inputs will be coerced to an integer vector and the first element taken.&&Treated as 1 if NA or invalid.& &&&
each非负整数。 x的每个元素重复each倍。其他输入将被裹挟到一个整数向量和采取的第一个元素。视为1如果NA或无效。
参数：times
详情----------Details----------
The default behaviour is as if the call was rep(x, times=1,& &&&length.out=NA, each=1).&&Normally just one of the additional arguments is specified, but if each is specified with either of the other two, its replication is performed first, and then that implied by times or length.out.
默认行为是，如果调用了rep(x, times=1,& &&&length.out=NA, each=1)。通常只是一个额外的参数指定，但如果each与其他两个或者指定的，其复制被首先执行，然后times或length.out暗示。
If times consists of a single integer, the result consists of the whole input repeated this many times.&&If times is a vector of the same length as x (after replication by each), the result consists of x[1] repeated times[1] times, x[2] repeated times[2] times and so on.
times如果一个整数组成，包括整个重复输入很多次的结果。 times如果x（each复制）后相同长度的向量，结果由x[1]重复times[1]次&X &反复x[2]倍等。
length.out may be given in place of times, in which case x is repeated as many times as is necessary to create a vector of this length.&&If both are given, length.out takes priority and times is ignored.
length.out可代替给予times，在这种情况下，x是多次重复是必要的，以创建一个这个长度的向量。如果两者都给出length.out优先times被忽略。
Non-integer values of times will be truncated towards zero. If times is a computed quantity it is prudent to add a small fuzz.
times非整数值将被截断向零。 times如果是添加一个小绒毛，是审慎的计算量。
If x has length zero and length.out is supplied and is positive, the values are filled in using the extraction rules, that is by an NA of the appropriate class for an atomic vector (0 for raw vectors) and NULL for a list.
如果x长度为零的，length.out提供的，是积极的，充满在使用的提取规则，通过适当的原子向量类的NA（值 0为原料的向量）和NULL列表。
值----------Value----------
An object of the same type as x (except that rep will coerce pairlists to vector lists).
x（除，rep会强迫pairlists向量名单）同一类型的对象。
rep.int returns no attributes.
rep.int返回任何属性。
The default method of rep gives the result names (which will almost always contain duplicates) if x had names, but retains no other attributes except for factors.
默认的方法rep结果名称（这几乎总是包含重复）如果x有名字，但没有其他属性保留的因素除外。
注意----------Note----------
Function rep.int is a simple case handled by internal code, and provided as a separate function purely for S compatibility.
功能rep.int处理内部代码是一个简单的例子，作为一个单独的功能，并提供完全的兼容性。
Function rep is a primitive, but (partial) matching of argument names is performed as for normal functions.&&You can no longer pass a missing argument to e.g. length.out.
功能rep是一个原始的，但参数名（部分）匹配的正常功能。你再也不能缺少的参数传递例如length.out。
参考文献----------References----------
The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.
参见----------See Also----------
seq, sequence, replicate.
seq，sequence，replicate。
举例----------Examples----------
rep(1:4, 2)
rep(1:4, each = 2)& && & # not the same.[不一样的。]
rep(1:4, c(2,2,2,2))& &&&# same as second.[作为第二个相同的。]
rep(1:4, c(2,1,2,1))
rep(1:4, each = 2, len = 4)& & # first 4 only.[第4只。]
rep(1:4, each = 2, len = 10)& &# 8 integers plus two recycled 1's.[8整数加两国回收1。]
rep(1:4, each = 2, times = 3)&&# length 24, 3 complete replications[长度为24，3个完整的复制]
rep(1, 40*(1-.8)) # length 7 on most platforms[在大多数平台上长7]
rep(1, 40*(1-.8)+1e-7) # better[更好]
## replicate a list[＃复制列表]
fred &- list(happy = 1:10, name = &squash&)
rep(fred, 5)
# date-time objects[日期时间对象]
x &- .leap.seconds[1:3]
rep(as.POSIXlt(x), rep(2, 3))
## named factor[＃名为因素]
x &- factor(LETTERS[1:4]); names(x) &- letters[1:4]
rep(x, each=2)
rep.int(x, 2)&&# no names[没有名字]
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
金牌会员, 积分 2723, 距离下一级还需 277 积分
论坛徽章:33
主题& & & &
帖子& & & &
论坛徽章:0
电梯直达跳转到指定楼层 1#
20:30 | 只看该作者 回帖奖励
rep()所属R语言包：base
& && && && && && && && && && && && && & Replicate Elements of Vectors and Lists
& && && && && && && && && && && && && &&&复制的向量和列表元素
& && && && && && && && && && && && && &&&译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
rep replicates the values in x.&&It is a generic function, and the (internal) default method is described here.
repx复制的值。它是一个通用的功能，这里所描述的（内部）的默认方法。
rep.int is a faster simplified version for the most common case.
rep.int是最常见的情况更快的简化版本。
用法----------Usage----------
金牌会员, 积分 2723, 距离下一级还需 277 积分
论坛徽章:33
(2,2,2,2))& &&&# same as second.[作为第二个相同的。]
rep(1:4, c(2,1,2,1))
rep(1:4, each = 2, len = 4)& & # first 4 only.[第4只。]
rep(1:4, each = 2, len =
金牌会员, 积分 2723, 距离下一级还需 277 积分
论坛徽章:33
a faster simplified version for the most common case.
rep.int是最常见的情况更快的简化版本。
dataguru.cn All Right Reserved.
扫一扫加入本版微信群R语言快速入门~ 真的很快~【统计狂魔吧】_百度贴吧
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
本吧签到人数：0成为超级会员，使用一键签到本月漏签0次！成为超级会员，赠送8张补签卡连续签到：天&&累计签到：天超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张
关注：2,860贴子：
R语言快速入门~ 真的很快~收藏
应广场君之邀，简单介绍下R语言的基本操作（是真的很简单的介绍~）。具体内容包括：1.基本介绍（关于R语言的一些常识）2.数据操作（包括数据的属性、赋值、引用，和简单的数据处理以及外来数据的读取和写入）3.控制流
（即循环）注：能力有限，只针对新手作快速入门的简单介绍，使其迅速使用R做简单模拟，所以不会涉及一些不常用的操作（至少我从来没用过和很少用的）。如有疑问可提出，共同探讨学习。在结束之前请勿插楼~ 有问题在楼中楼回复，3Q~R语言的下载地址（Windows版本）：具体点哪里我就不多说了，你应该可以看见一个高亮加粗的“install R for the first time”。
一、基本介绍：1. 警告：在输入命令前请切换到英文模式。否则你的一大段代码可能因为一个中文状态的括号而报错，R语言的报错并不智能无法指出错误的具体位置。最可怕的是不报错但就是无法输出正确结果。2. 警告：R语言区别大小写，所以对象A与对象a并不一样，在调用函数、R包时也要注意大小写。3. R软件由R包组成，每个包里有各种函数。命令“library()”【注意输入命令时不包含双引号，下同】查看原装的几十个R包列表。对于非原装的R包，可以通过命令“install.packages（'RCurl'）”【其他包把名字把RCurl替换就是了，注意不要忘了括号里的引号】，选择任意镜像安装RCurl包。以后在调用此包的函数之前应先输入命令“library（RCurl）”【原装包的中函数不需要此命令】4. 打开R软件，光标左侧的“&”符号表示等待输入，“+”表示承接上一行的代码。如果一句代码很长，可敲击回车继续输入。而当你输入完毕回车无输出结果并显示“+”时，很可能是你少输入了一个括号5. R语言中“&-”表示赋值，如“x &- 3”表示赋予对象x的值为3。请不要用等号！6. R代码中“#”后边的都表示注释，不会被执行此时可输入中文。在代码中R语言支持中文但并不好，建议全英环境。7. R的编辑器。在R环境下编码时不要碰到“上”和“下”两个方向键。“上”会自动复制上一行的代码，“下”键会清除改行代码。另外：换行后，已经输入的代码不可更改，只有再重新输入更改赋值。8. R语言强大的帮助功能：输入命令“?all”或者“help(all)”查看函数all的用法，其他函数自行替换名称。有时候不能得到查询结果，会自动提示使用“??”或者“help.search(‘’)”查询。还得不到结果的话请检查是否输入有误。9. 关闭R软件，使用命令“q()”或者直接点击右上角的关闭。此时会提示“是否保存工作空间影像”，如果保存下次打开时会自动加载映像，上次操作中的已赋值的对象、数据可继续使用好了,知道这些已经足够接下来的了，想了解更多的话就读读这些资料：“153分钟…”介绍了常见的153个问题，想系统了解可以读读“导论”，不一一介绍了，自己看吧，都是经典教材，如果有心能读的下去基本就不用看这篇贴了~
二、数据操作1.对象内在属性在R中，所有对象的数据都有两个属性:mode 和 length 即类型【包含数值型(numeric)、字符型(character)、复数性(complex)、逻辑型(logical)】和长度【包含元素个数】，可分别用函数“mode()”、“length()”得到。同时可以用“x &- numric(2)”定义x为一个长度为2的数值型数据，其他数据类型也同样，“logical(2)”表示长度为2的逻辑型数据。长度为2表示其x包含了两个数据值，用线代语言说就是x是一个2维行向量。2.数据形式在线性代数里有向量、矩阵和行列式等数据形式，R语言也有不同的数据形式以应对各种数据处理。包括:向量、数组、矩阵、列表、数据框和时间序列。2.1 向量向量是由一组同样类型(mode)的数据构成。数值向量、字符向量和逻辑向量。在统计学中数据有分类数据、顺序数据、数值数据之分，有时候看似数字但实际表示一个组别，比如在SPSS中输入数据定义0为男，1为女。由此在R中又有一种因子向量，表示类别。下面一一介绍四种向量。向量的通用赋值函数“c()”,用穷举法列出向量所有的元素。【数值型向量赋值】: 列举法: “x &- c(1,2,3,4,5) ”表示5维行向量，分别等于1到5，也可以写成“ x&- c(1:5)”【此用法只适用于数值型数据，且等差为1。那“c(1.4:5)”生成的数据是怎样的？just try~】 在函数“c()”中列举时也可以包含已经赋值的向量，比如上个命令我们已经对x赋值，那么“y &- c(x,x,x)”表示什么？试试看，我想你能很轻易的发现规律。重复法:对于命令“y &-c (x,x,x)” 还有更简单的写法，“y &- rep(x,times=3)”【当然参数x是单个元素也可以，比如“rep(1,times3)”，而且此函数在也实用于其他数据类型哦~】函数“rep(x,time= ,each= ,length.out=)”中的“times”参数表示x的重复次数，参数“each”表示每个元素重复的次数，试试y &- rep(x,times=3，each=2)参数“length.out”表示截取前多少个元素，试试y&-rep(x,times=3，each=2，length.out=2)【by the way:是不是觉着参数多的时候输入很麻烦？】 这里顺便介绍下函数参数的写法。首先声明在函数内部对参数赋值习惯用等号【虽然“&-”也可以吧】“rep(x,times=3，each=2，length.out=2)”也可以简单的写“rep(x,3,3,2)”,不用输入参数名称直接按顺序输入其值就可以了。那如何查看参数的顺序？前边是不是提到过R语言强大的帮助系统？输入命令“?rep”敲回车看看。 等差数列赋值函数:函数“c(1:3)”的等差为1【其实是符号“:”的等差为1，可将其称为等差符】，那等差为0.5或者2怎么办？用更一般的函数“seq(from=,to=,by=,length.out=)”从“from”为第一个元素开始，最大的元素不大于“to”。参数“by”表示等差，参数“length.out”表示等差数列元素的个数，两个参数任给一个。在参数“length.out”给定参数“by”自动按“by = ((to - from)/(length.out - 1))”计算。不明白？
那就试试“seq(1,5,1)”跟“seq(1,5,length.out=5)”
【数值型向量运算】:向量的运算规则：向量的运算实质是多个向量中对应的每个元素的运算，即向量a的第n个元素与向量b的第n个元素运算。如：1:5 * 1:5[1]
#最前边的“[1]”不用管它如果你足够敏锐，应该会问两个长度不等的向量运算怎么办？答案是短向量会拉长到与另一向量的长度相等。拉伸的规则同“rep()”函数。如：1:2 * 1:6[1]
5 12这里就相当与:rep(1:2,times=3)* 1:6注意到向量 1:6 刚好是 1:2 的倍数。如果不成倍的话，短向量重复次数不成倍，会得到一个警告信息。如：1:5 * 1:6[1]
6警告信息：In 1:5 * 1:6 : 长的对象长度不是短的对象长度的整倍数这里短向量 1:5 在运算时只增加了一个元素1.相当于：rep(1:5,times=2,length.out=6) * 1:6
#这个结果是一样的，但不会得到警告信息向量的运算函数：运算符：
+、-、*、/、^ 不解释。 %% 表示求余数、%/% 表示整除，即留整。四舍五入咋个办？我也不知道，你知道这个运算符或者函数告诉我哈~数学函数： exp()、sqrt（）、sin()、cos()、tan()、cot() 【自行回想其他三角函数】统计函数： min()、max()、range()、mean()、sum()、median()、var()、sd()、sort()不一一介绍，哪个不懂花十秒百度一下找不着再提问。
【数值型向量索引】:索引，引用，随便你怎么称呼，其实就是借来别的对象的数据用。在此慎重提醒一下，既然是借别的对象来用，那这个对象就应该是已经存在的，或者已经人为定义过的。假设我们已经定义“x &- 1:5”，那下次你再需要一个 1:5 这样一个向量时直接用x来代替就是索引。但很多时候我们是只需要某个对象中的部分信息，比如你只想在成绩单里找到自己的成绩。来到重点：索引分为位置索引和逻辑索引【这对所有的索引都是成立的，与对象无关，管它是数值型还是字符型，管它向量还是列表】所有的索引都是装在一个中括号里的，“[]”.【注意是英文状态下的中括号】位置索引就是找到某个位置的数据，比如你知道你的排名是第一，那就看成绩单里的第一个成绩吧。x &- 1:4 x[2]
#就表示对象x的第二个元素，很简单吧。逻辑索引就是在“[]”写一个表达式，找到符合表达式的元素。如： x[x&2] 就是找到x中大于2的元素.介绍几个常用逻辑符号: &、&、&=、&=、==【表示两个对象恒相等】 != 不等
【数值型向量处理】直接举例说明。首先定义： “x &- 1:5” 一个五维行向量1.判断是否为数值型向量 is.numeric(x) 其他向量转换为数值型向量： as.numeric()同样判断是否为字符、逻辑的函数： is.character()、is.logical()转化为字符、逻辑的函数：
as.character()、as.logical()2.增加一个元素为6.
x[6] &- 6如果直接写“ x[8] &- 6 ”那么x的第六和第七个元素自动赋值为“NA”，表示缺失值。3.接上，删除向量中的缺失值。 x[is.na(x)=F]函数 is.na() 判断是否为缺失值。 “x[is.na(x)=F]”表示索引出x中不是缺失值的元素。“length(x[is.na(x)])”返回x中缺失值的个数。4.删除最后一个元素 x &- x[1:(length(x)-1)]很简单，不解释了，应该可以看懂的5.更改某个元素，如第三个元素改为8x[3] &- 8一个小考题：首先输入命令 “x&- rnorm(100) #产生100个标准正态分布随机数”，找出x中绝对值小于1.96的值，并计算个数。
【字符串向量】【赋值】： 字符串赋值时把内容都写在 "" 里，同其他软件是一致的，事实上''单引号也可以，两者有何区别我也不太清楚。再次强调下：引号都是英文状态下的函数“c()”“rep()”仍然适用。另介绍函数“paste()”。一部电视剧有数十集，文件名一般为：“水浒传1”“水浒传2”...“水浒传n”...下面就用 paste() 函数来建立一个字符向量：paste("水浒传",1:30)
# 30集水浒传的文件名其运算规则就是把逗号隔开的两个向量按顺序组合了一下，跟数值型向量的向量计算规则是一样的。当然也可以多个向量组合:paste("水浒传",1:30,"集")注意到两个细节：1.函数内部有字符有数字，是的，这家伙能把所有类型的东西全部按字符串组合起来。2.在输出结果中【"水浒传 1"】发现两个元素之间有个空格，如何取消？
paste() 函数里有一个参数“sep=" "”，表示将不同对象组合时默认用空格隔开，修改这个参数就ok了。
paste("水浒传",1:30,sep="")
当然“sep”这个参数可以定义成任意一个字符串，发挥你的想象吧~~~
鉴于格式太乱懒得再调，我试试发图片~
我这几天准备开始学
发现自己真的完全不懂，大牛实在太多，我要怎么办啊
居然这就没了。。
求吧主继续~~
能不能把这个弄到统计学吧啊
对初学入门者，太实用啦
请问 max&-100
x&-rep(1,max) 代表什么意思呢？
请问怎么用for语句循环赋值啊，比如赋值x1,x2,x3....xi。。。还有我excel里面有10行3列的数据，想将每行当成一个向量，然后求每行向量直接的欧氏距离，用R怎么实现？
谢谢吧主，对于我这种入门级别的太实用了！请问对USD/CNY日汇率收益数据作Normal QQ图，要怎么做呢?汇率数据已做好文本格式。Date
0. 以上是一部分收益回报率的数据。因为我才刚刚使用R，一头雾水ing。。
哎呀，格式不对。xy是坐标，是数据框格式，（1,2）（4,1）（1,2）（2,3）（4,1），统计坐标重复次数（1,2）是2次，（4,1）是2次，（2,3）是1次，输出z=2,2,1.z的顺序要和数据是一致的。table函数满足不了顺序啊！
楼主 怎么从键盘输入以及向屏幕输出？
好帖。上次还有工作要r语言呢！好啊！
成了答疑贴了
哪个会R语言的求教啊
明天交作业。。
楼主 这个怎么破啊，主程序界面莫名地变成这样了、、、、
楼主看一下哦
将向量x中位置是3的倍数的数值删除，并计算删除后向量的累积和求解= = = =
Using R for Introductory Statistics——John Verzani 这本书怎么破，关键是后面几章，有些力不从心啊，求指导！
真的是太感谢楼主了！！对我写论文太有用处了~！！
楼主，我需要求分形维数，将excel读入后选取了部分内容打算进行运算，数据是很多串数字，用了fractaldim包，但是出现了Error in 1:neff : NA/NaN argument可以解决么？
感谢！写得很好懂！
登录百度帐号苹果/安卓/wp
积分 1258, 距离下一级还需 117 积分
权限: 自定义头衔, 签名中使用图片, 隐身
道具: 涂鸦板, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 显身卡, 匿名卡, 金钱卡, 抢沙发下一级可获得
权限: 设置帖子权限道具: 变色卡, 提升卡
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 变色卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
开心签到天数: 520 天连续签到: 2 天[LV.9]以坛为家II
请问我有数据是这样的:
请问我如何复制第一列ID count次数呢? 比如复制ABC 123次,ACD 100次,依次类推... 先谢谢了!
calsunny 发表于
请问我有数据是这样的:
ABC 123
rep(c(\&ABC\& ,\&ACD\&), c (123,100)), 希望能帮到你
本帖最后由 fanyonghui 于
07:58 编辑
A=data.frame(ID=c(&ABC&,&ACD&,&DEF&)
& && && && & Count=c(123, 100, 50) )
X=rep(A\$ID[1], A\$Count[1] )
&&[1] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
[17] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
[33] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
[49] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
[65] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
[81] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
[97] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
[113] ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
A=data.frame(ID=c(&ABC&,&ACD&,&DEF&),
& && && && & Count=c(123, 100, 50) )
n=sum(Count)
Y=rep(&A&, n)
n.row=nrow(A)
for(i in 1:(n.row) ){
&&Y[k:(k+Count-1) ]=rep(as.character(ID)), Count )
&&k=k+Count
[1] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[12] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[23] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[34] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[45] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[56] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[67] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[78] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[89] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[100] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[111] &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC& &ABC&
[122] &ABC& &ABC& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[133] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[144] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[155] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[166] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[177] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[188] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[199] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[210] &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD& &ACD&
[221] &ACD& &ACD& &ACD& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF&
[232] &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF&
[243] &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF&
[254] &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF&
[265] &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF& &DEF&
rep(df[,1], df[,2])
非常感谢 cheetahfly ， 方法简单明了。
  |
  |
  |
  |
  |
  |
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
论坛法律顾问：王进律师
