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r - Azure ML 和 r 脚本

问题描述

我有带有列的数据框

date    open    high    low     close   adjclose    volume

我想再添加一个名为“结果”的列（如果关闭>打开，则为 1，如果关闭 < 打开，则为 0）

我愿意

# Map 1-based optional input ports to variables
data <- maml.mapInputPort(1) # class: data.frame



# calculate pass/fail
data$result <- as.factor(sapply(data$close,function(res) 
    if (res - data$open >= 0) '1' else '0'))

# Select data.frame to be sent to the output Dataset port
maml.mapOutputPort("data");

但我的结果只有 1 个。问题出在哪里？

标签： razure-machine-learning-studio

解决方案

只能返回单个 TRUE/FALSE ，if/else并且不会对长度 > 1 进行向量化。它可能适合使用ifelse（但这也不是必需的，并且与将逻辑向量直接强制转换为二进制 ( as.integer) 相比效率较低。在OP的代码，“关闭”列元素被循环（sapply）并从整个“开放”列中减去。目的可能是进行元素减法。在这种情况下，-列之间更清洁和高效（因为这些操作是矢量化的)

data$result <- with(data, factor(as.integer((close - open) >= 0)))

在上面，我们得到了列之间的差异（'close'，'open'），检查它是否大于或等于0（返回逻辑向量），将其转换为二进制（as.integer- TRUE -> 1，FALSE - > 0)，然后将其更改为factor类型（如果需要）

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