将此标记用于与dplyr包中的函数相关的问题,例如group_by,summarize,filter和select。
我正在尝试使用国际货币基金组织 IFS 数据库中的数据。 下载的文件是 csv,事实证明很难使用 这是它的外观示例 结构(列表(国家.名称= c(“多米尼加&
我正在尝试使用国际货币基金组织 IFS 数据库中的数据。 下载的文件是 csv,事实证明很难使用 这是它的外观示例 结构(列表(国家.名称= c(“多米尼加&
尝试将分组的因素绘制在簇中,例如每年的所有“低点”在一起,每年的所有“中度”在一起等等,并使用图例来为年份着色。 Dplyr 组...
有没有类似 unnest_longer() 的函数?我正在尝试运行以下代码行,但在尝试取消嵌套时不断发生错误。 df%>% 过滤器(n()> 2L,.by = sn2)...
我有下面的数据框 df = 结构(列表(HHID = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13), strata = c("城市", "农村", "农村", "城市", "农村&
我当前正在从外部文件读取数据,如下所示: 参数文件 <- tribble( ~model, ~variable, ~value, "BAX", "year", "2023", "BAX&quo...
使用 across、starts_with 和 ifelse 语句改变多个变量
我有以下数据框。 图书馆(dplyr) data_test = data.frame(va_te=c("是", "", "否", "是"), va_ti=c("否", "", "...
重命名似乎有效,因为控制台中的输出是正确的,但在查看表格时标题仍然是原始的。 这对于重命名功能来说很常见吗?标题是否已更改...
按多个因素对数据帧进行分组,然后使用 Tidyverse 风格进行数值计算
我正在尝试更好地使用 Tidyverse 方法来处理数据。因此,我制作了一个包含 4 列的数据框,其中包含三个分类变量和一个连续变量。我怎样才能
我有这种结构的数据(真实数据更复杂): df1 <- read.table(text = "DT odczyt.1 odczyt.2 '2023-08-14 00:00:00' 362 1.5 '2023-08-14 23:00:00' 633 4.3 '2023-08-15...
我正在使用以下示例数据: 库(数据.表) 库(dtplyr) 图书馆(dplyr) df = data.frame(a = c(1,1,3), b = c(4:6)) 名称(df) = c('aa aa', 'bb bb') df_dt=lazy_dt(df) df_d...
我单独运行每一行,发现 unnest_longer() 是问题所在。我怎样才能解决这个问题? df%>% 过滤器(n() > 2L, .by = sn2) %>% hub_wider(names_from = sn3,values_from =休闲:hy...
我有一个数据集如下。 图书馆(dplyr) 图书馆(tidyr) df= 小题:: 小题( 品种=代表(c(“CV1”,“CV2”,“CV3”),每个= 16L), 灌溉=rep(rep(c("是&q...
我正在尝试将我的数据从长格式重塑为宽格式。我想保留与 sn3=1 和 sn3=2 匹配的所有行,而不是仅采用第一个值。我怎样才能实现这个目标? 期望的输出:...
我有一个家庭花名册数据集,其中包含有关教育的问题,并且想要对 edu_enrolment == 'no' 的情况进行求和,但仅限于 6 岁到 17 岁之间的成员。目前,我正在对所有情况求和...
我有这个数据集,其中包含许多以相似名称开头的列 `作物类型<-maize, beans,peas NumberSM<-200,300,NA PercentageSM<-90%,50%,NA NumberLM<-600,NA,234 Percentage...
当我执行以下代码时: 合并 <- interrogations %>% 过滤器(人=='被告') %>% 计数(案例 ID) 我收到错误: #count(., caseId) 中的错误:obj...
我目前正在从 .csv 中读取数据,如下所示: 参数文件 <- tribble( ~variable, ~value, "year", "2023", "version", "Saint_XL, Sinner_XY&q...
如何使用rep_slice_sample()在不同观察数的组内随机采样
我正在为具有引导值的组构建置信区间,但在创建多个重新采样的数据集来构建置信区间时遇到了困难。 使用手掌彭...
R 做出了这种奇怪的行为: 国家=2 > Poity_data %>% 过滤器(as.integer(ccode) == 国家) %>% head() # 一个小标题:0×37 # ℹ 37 个变量:p5 、cyear 、ccode &l...