download data from here.
modify data like below. use %s/\s/,/g in vi.
2020-12-31,1.342020-09-30,1.582020-06-30,1.452020-03-31,1.222019-12-31,1.21<skip>2005-06-30,0.132005-03-31,0.13
\w[[:alnum:]_] の簡潔な表現とみなして良い。\W[^[:alnum:]_] の簡潔な表現とみなして良い。\</\<away/は`away'にマッチするが、 `stowaway'にはマッチしない。\>/stow\>/は`stow'にマッチするが、 `stowaway'にはマッチしない。\y\B/\Brat\B/ は`crate'にマッチする。しかし、`dirty rat' にはマッチしない。`B'は簡単にいうと`\y'の反対語である。Sys.setlocale("LC_TIME","C")
data.frame(t=(PI %>% last(.,8) %>% index() %>% format(., "%Y %b")), d=(PI %>% last(.,8) %>% as.vector()))
Sys.setlocale("LC_TIME", "ja_JP.UTF-8")
YYYY MMM にするのはこちら
Sys.setlocale("LC_TIME","C")
data.frame(t=(PI %>% last(.,8) %>% index() %>% format(., "%b %Y")), d=(PI %>% last(.,8) %>% as.vector()))
Sys.setlocale("LC_TIME", "ja_JP.UTF-8")
system("locale")
LANG="ja_JP.UTF-8"
LC_COLLATE="ja_JP.UTF-8"
LC_CTYPE="ja_JP.UTF-8"
LC_MESSAGES="ja_JP.UTF-8"
LC_MONETARY="ja_JP.UTF-8"
LC_NUMERIC="ja_JP.UTF-8"
LC_TIME="ja_JP.UTF-8"
LC_ALL=Sys.setlocale("LC_TIME","C")
data.frame(t=(PI %>% last(.,8) %>% index() %>% format(., "%b %Y")), d=(PI %>% last(.,8) %>% as.vector()))
Sys.setlocale("LC_TIME", "ja_JP.UTF-8")
eps_year_xts["2020::"]
[,1]
$ seq -f %03g 1 10
ループ loop
for i in `seq -f %03g 1 90`; do wget https://blog-imgs-77-origin.fc2.com/u/r/u/urutoraerogazou/matsushima-kaede-166-$i.jpg ; done
for i in `seq 414 453`; do wget https://blog-imgs-76-origin.fc2.com/d/e/n/densetsuav/1543tachibanarikopin-$i.jpg ; done
二重ループ double loop サンプル
for(i in seq(1,47,1)){ colnames(mdf)[i] <- (paste(sprintf("%02d",i),colnames(mdf)[i],sep=""))}
sprintf("%.2f",100.0111)
[1] "100.01"
sprintf("%.3f",100.0111)
[1] "100.011"
sprintf("%.5f",100.0111)
[1] "100.01110"
sprintf("%.6f",100.0111)
[1] "100.011100"
awk '{$3=sprintf("%02d", $3);
find . -print | awk -F\. '{print $2}' | grep k | awk -F\/ '{print $3"-"$2}' | awk '{split($0,a,"-"); print "cp \.\/"a[4]"\/"a[1]"-"a[2]"-"a[3]".jpg ~\/tmpimage\/kaede\/jjgirls.com\/"a[1]a[2]a[4]"-"a[3]".jpg"}' > kaedecp.txt
last(tmp.predict,3)
create the entry for "2021-01-01". first to create single row matrix and convert to the xts.
as.xts(matrix(c(as.vector(apply.monthly(SP5["2021-01"],mean)),3395,3180),nrow=1),as.Date("2021-01-01"))[,-5]
run append.
append(tmp.predict,as.xts(matrix(c(as.vector(apply.monthly(SP5["2021-01"],mean)),3395,3180),nrow=1),as.Date("2021-01-01"))[,-5]) %>% last(.,6)
> eps_year_xts["2020::"]
[,1]
scale_fill_hue(name='regions',labels= as.character(unique(w[,5])) )
ラベルの使用順序はscale で明示すること。これがないとalphabeticalにソートされてしまう。
上記だけをやると列名とラベルが不整合を起こすので、列名にも数字を先頭に付加してソート順序を制御しなくてはならない。
for(i in seq(1,47,1)){ colnames(mdf)[i] <- (paste(sprintf("%02d",i),colnames(mdf)[i],sep=""))}
reshape2はもう使えない。したがってmelt() も使えない。
melt(data=mdf, id.vars="t", measure.vars=as.character(unique(w[,5]))) は
df.melt <- mdf %>% tidyr::gather(variable,value,as.character(colnames(mdf)[-48]))
になる。
以下をインストールしておくこと。
unloadするときは。