Я думаю, что некоторые реализации OpenID оставляют желать лучшего.
я предположил, что Yahoo разберется в нем, но их микросайт OpenID (информация и реализация) является мусором, по-моему. Расположение сбивает с толку, они не проясняют, как открытый идентификатор касается пользовательской учетной записи Yahoo стандарта.
, Как только я выяснил, какой экран был необходим для запуска моего запроса входа в систему, Yahoo выпустил подпись OpenID, которая включала рандомизированную строку. Это не было принято stackoverflow. Я должен был создать новый псевдоним, который также должен был быть сделан опцией по умолчанию. Без столь же упрямого требования разработать его, я думаю, что много пользователей сдалось бы.
, По-моему, более строгие инструкции для реализации должны быть произведены, и кампания должна быть в большой степени разглашена для обучения потенциальных пользователей.
, Возможно, технология могла быть включена в реализацию браузера?
Вот решение с использованием пакета plyr.
myDataFrame <- data.frame(myData=runif(15),myFactor=rep(c("A","B","C"),5))
library(plyr)
ddply(myDataFrame, "myFactor", function(x){
x$Median <- median(x$myData)
x$FactorLevelMedianSplit <- factor(x$myData <= x$Median, levels = c(TRUE, FALSE), labels = c("Below", "Above"))
x
})
Вот хакерский способ. Хэдли может предложить что-то более элегантное:
Для начала мы просто объединяем вывод на
:
R> do.call(c,byOutput)
A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C3 C4 C5
1 2 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2
и, что важно, получаем здесь уровни факторов 1 и 2, которые мы можем использовать для повторного- проиндексируйте новый фактор с этими уровнями:
R> c("Below","Above")[do.call(c,byOutput)]
[1] "Below" "Above" "Above" "Below" "Below" "Below" "Below" "Above"
[8] "Below" "Above" "Below" "Above" "Below" "Below" "Above"
R> as.factor(c("Below","Above")[do.call(c,byOutput)])
[1] Below Above Above Below Below Below Below Above Below Above
[11] Below Above Below Below Above
Levels: Above Below
, который мы затем можем назначить в data.frame
, который вы хотели изменить:
R> myDataFrame$FactorLevelMedianSplit <-
as.factor(c("Below","Above")[do.call(c,byOutput)])
Обновление : неважно, нам нужно будет переиндексировать myDataFrame для сортировки AA ... AB ... BC ... C, прежде чем мы добавим новый столбец. Оставил в качестве упражнения ...