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R 語言 data frame的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 Excel VBA最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來下冊(全彩印刷) 和洪錦魁,蔡桂宏的 R語言邁向Big Data之路：王者歸來(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站第14 天：資料處理技巧· 輕鬆學習R 語言也說明：我們可以清楚地發現，取出單一個變數後的資料結構就是向量，我們回憶一下使用 data.frame() 函數建立資料框的過程，是否也同樣是輸入數個向量然後結合成為一個資料框呢？ > ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立清華大學 資訊工程學系 許聞廉、陳宜欣所指導 王鳳鐸的 詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用 （2021），提出R 語言 data frame關鍵因素是什麼，來自於去識別化、語言模板、深度學習、語意編碼、實體命名識別、詞嵌入。
而第二篇論文國立陽明交通大學 人工智慧技術與應用碩士學位學程 簡仁宗所指導 張哲瑋的 具注意力之變異狀態追蹤器應用於語言視覺導航 （2021），提出因為有 語言視覺導航、變異推論法、注意力神經網路、部分可觀察馬可夫決策過程、強化學習、經驗回放的重點而找出了 R 語言 data frame的解答。
最後網站R package: dplyr 無痛分析dataframe則補充：R package: dplyr 無痛分析dataframe ... summarise的函數，可能是需要多點練習，才會比較熟稔他的邏輯，其就是將資料進行sum, mean, median等等，原本r語言 ...
Excel VBA最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來下冊(全彩印刷)
為了解決R 語言 data frame 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
本書特色 ★★★★★Excel VBA帶領辦公室自動化的最佳著作★★★★★ ☆☆☆☆☆【38個主題】、【865個程式實例】☆☆☆☆☆ 常聽人說Excel VBA不好學，原因是目前沒有一本Excel VBA的中文書是從零開始，逐步與完整解說程式語法、物件與工作表應用的書籍，這也是筆者撰寫這本書的動力來源。 這是國內中文書第一本從零開始帶領讀者完整學習Excel VBA的書籍，【上、下冊】共有38個章節，其中【上冊有18章】著重在認識Excel VBA完整語法與工作表基本操作，【下冊有20章】重點是完整辦公室自動化的應用。除了完整講解VBA語法，每個語法皆有多個程式實例輔
助解說，可以增進讀者學習效率，讀者可以使用VBA學會下列的應用。 ☆【建立與美化工作表】 ☆【徹底了解儲存格】、【工作表】與【活頁簿】 ☆【資料驗證】 ☆【數據統計】、【排序】與【篩選】 ☆【樞紐分析表】 ☆【走勢圖分析】 ☆【視覺化圖表】 ☆【決策分析】 ☆【靜態】與【動態表單設計】 ☆【印表機控制】 ☆【財務管理】 有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在【人力】、【財會】、【業務】、【管理】、【分析】等自動化工作。
詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用
為了解決R 語言 data frame 的問題，作者王鳳鐸 這樣論述：
現今網路的發展下，要取得大量的訓練資料，並非是一件難事，但如果是要取得一些會涉及到個人資訊的資料 (如：合約、病例)，就會衍生出相關的法律問題，舉例來說健保署於2016年時，就有因公布健保資料，導致發生行事訴訟。因而，要在這些資料上，去衍生出模型或是應用，往往需要把含有個人訊息的資料（如:人名,身分證字號,地址,電話,年齡…等等)去做改寫或是替換。例如: 可以把原年齡都往上增加十歲，假設原年齡為20歲，便可改成30歲。便能保護原資料者的個人訊息 ，同時在使用這些資料時 ，不會破壞掉原資料的架構與內容。本研究提出以語言模板(Linguistic Patten)為基礎，結合深度學習的做法，建構命
名實體識別(Named Entity Recognition)模型，相較於現今實驗大多以深度學習為主，此方法能有較好的可讀性且容易維護，並同時兼具高準確率的優點。我們將以此研究方法建構病例去識別化模型，同時將模型與現今實體識別模型去做比較。
R語言邁向Big Data之路：王者歸來(第二版)
為了解決R 語言 data frame 的問題，作者洪錦魁,蔡桂宏 這樣論述：
王者回來了！ R語言與Big Data的最強結合 重磅新增 2015年這本書的第一版上市，隨即獲得許多好評，也獲得許多大專院校選為上課教材，這本書是第2版，相較第一版基本上增訂下列資訊： 將R的軟體改為最新版測試，可以參考附錄A。 附贈全書實例檔案。 讀者附贈是非、選擇、複選題的題目與解答，這些題目是美國Silicon Stone Education的國際證照考古題，另外加贈偶數實作題解答。 教學資源說明 本書所有習題實作題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。 另外，本書也有教學簡報檔案供教師教學使
用。 讀者資源說明 請至本公司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例，此外，讀者也可從所下載的資源獲得實作題偶數題的解答。 本書特色 1：完全零基礎可以輕鬆學習。 2：學習最新版R語言。 3：從無到有一步一步教導讀者R語言的使用。 4：學習本書不需要有統計基礎，但在無形中本書已灌溉了統計知識給你。 5：精彩的圖表製作，讀者可以學會資料視覺化使用R。 6：完整講解所有R語言語法與使用技巧。 7：豐富的程式實例與解說，讓你事半功倍。 8：全書涵蓋是非、選擇、複選習題解答。 9：讀者贈送全部偶數題實作題解答。
具注意力之變異狀態追蹤器應用於語言視覺導航
為了解決R 語言 data frame 的問題，作者張哲瑋 這樣論述：
近年有許多新興研究提出了處理機器人導航問題的方法，而語言視覺導航任務是其中最為現實的室內導航挑戰任務之一。這些方法中的大多數使用監督式學習將觀察直接映射到動作，或是利用基於策略的強化學習方法對預訓練的策略進行微調，抑或是基於模仿學習來解決語言視覺導航任務。語言視覺導航任務是一種離散控制任務，並且在這個任務中，從模擬器提供的觀察並不是完整的系統狀態。但傳統的強化學習是假設對於系統的觀察為一個符合馬可夫假設的系統狀態，因此並不能直接地用於此第一人稱視角的導航任務。在本研究，嘗試利用強化學習解決此導航任務，並將其視為一為部分可觀察馬可夫決策過程。為了能夠使用強化學習來解決部分可觀察馬可夫決策過程的
問題，一些方法遵循部分可觀察馬可夫決策過程的理論，成功地解決了一些非完美訊息的任務。儘管如此，這些方法中的大多數都適用於一些非現實的部分可觀察環境。例如：基於第三人稱視角機器人控制問題卻沒有提供實際測量值，或是提供部分畫面的電腦遊戲任務而沒有在每個時間點提供完整畫面。因此，本研究提出一種基於現代強化學習的方法來解決這類第一人稱視角並且真實的語言視覺導航任務。此任務在研究中將會被視為一種部分可觀察的問題。本研究中有三重新意。首先，我們提出了一個適合強化學習訓練的環境，可以用於在語言視覺導航任務中訓練策略函數。其次，本論文提出了具注意力之變異狀態追蹤器 (AVAST) 來推測環境的信念狀態，而不是
直接使用循環神經網絡聚合先前的觀察後的隱藏輸出作為環境狀態。與使用可能導致災難性遺忘的普通循環神經網絡不同，研究中所提出的狀態跟踪器使用變異型循環神經網絡和注意機制來估計置信狀態的分佈得以增強泛化的能力。因此，通過使用這種具注意力之變異狀態追蹤器，部分可觀察問題將可以簡化為一般馬可夫決策過程問題。第三，受到傳統強化學習理論的啟發，我們開發了一個簡單但有效的技巧，稱為帶有專家演示課程的循環經驗回放（RECED）。基於動態規劃的概念，若以終止狀態做為起點開始學習估計狀態價值表可以加快值表的訓練過程。因此，專家演示課程的技巧可以通過不同難度的課程幫助機器從終端狀態開始學習直到初始狀態。最後，本研究分
別使用競爭型雙重狀態動作價值學習和離散型柔性演員評論家演算法來引入了基於價值和演員評論家的強化學習方法，以與不同方法進行比較來評估本研究所提出的方法。根據實驗結果，可以發現本文提出的方法對比一些現有的方法具有較好的泛化性。