如果您的问题与tidyverse的一个或两个组件有关,请不要使用,例如dplyr或ggplot2。使用*那些*标签,并使用`r`标记以获得更好的响应。
我有 2 个数据集,我正在尝试找到一种更好的方法来可视化我的结果。您能帮我在 1 个直方图上绘制 2 个直方图,以便更容易比较吗? 数据1: 数<- c('10...
样本df: 图书馆(tidyverse) 鸢尾花 <- iris[1:10,] iris$testlag <- NA iris[[1,"testlag"]] <- 5 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species testlag 1 5.1 ...
表格的列中有单位。如何将列名称中的单位分隔到另一列中? 例子: SUBJID 剂量(毫克) 最高温度(小时) 2001年 200 5 2002年 200 5 这就是我要的。 SUBJID 剂量 剂量_u...
我正在开发一个基于 tidyverse 的数据工作流程,并遇到了一种情况,我的数据框有很多时间间隔。我们将数据框命名为 my_time_intervals,它可以被重现...
如何在嵌套数据框中的模型上使用 MuMIn::dredge (编辑:并行处理)
我在嵌套数据框中有许多 glmmTMB 模型,我想迭代地挖掘它们,但即使在尝试挖掘单个模型时我也会得到这个结果: eval 错误(调用(“is.data.frame&q...
我想做这样的事情(一个愚蠢的代表): 虹膜%>% 变异(mtcars = Sepal.Length * 7) %>% 过滤器(mtcars < max(mtcars$mpg)) where the first mtcars refers to a column in iris,
我有一个图形,其 x 轴上有百分比,y 轴上有位置。数据帧很大(超过 200 万行),因此我将点分组到 10k bin 并绘制 bin 的平均百分比。
组合 mutate、cross 和 as_date('yyyymmdd') 会导致所有 NA
我正在尝试组合 mutate、cross 和 as_date,包括 as_date 中的格式参数。这将产生所有 NA 值,如下所示。 图书馆(tidyverse) 图书馆(蒂斯) 假期(2023) %>...
如何自动化此过程?将变量“t”划分为 12 天的周期,并在跟踪结束时分配状态,保持间隔在右侧打开并关闭...
我已经是 R 用户好几年了,今天,我打开一个新的 R 项目,但 tidyverse 无法安装。 install.packages(“tidyverse”) 错误消息是: 错误:安装包 '
考虑以下小标题: df <- tribble( ~dt, ~value, ~avg, make_date(2023-08-01),1,NA, make_date(2023,08,02),2,1, make_date(2023,08,04),3,1.5, make_date(2023,08,07),4...
我使用了最小的 Flipbookr 模板,并喜欢通过旁边的代码逐行说明一些文本清理步骤。这是我的代码块: 图书馆(tidyverse) 图书馆(整洁的文本) 库(字符串)
我有这个数据框(df): df <- structure(list(id = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", &q...
我有两个数据框如下: 数据框1 df1 <- read.table(text = " Place Code Name A 12 Hogo C 14 Smith C 17 Rose D 16 John ...
我正在尝试复制 Gayle & Wu (2013),并且有两个时间段的类似数据: df_2016 <- structure(list(YEAR = c(2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L, 2016L ), MARKET = c("ATL-AUS&
我有 4 个 .txt 文件(全部格式为逗号分隔),我想通过循环将每个文件作为自己的数据帧导入到 R 中。我还尝试进行一些数据格式化并添加一列 indetifying...
查看(进攻.传球.统计)#<--- NOTE: This is a filtered and binded variable through dyplr::bind_rows | Touchdowns | Interceptions | | | <...
我在嵌套数据框中有许多 glmmTMB 模型,我想迭代地挖掘它们,但即使在尝试挖掘单个模型时我也会得到这个结果: eval 错误(调用(“is.data.frame&q...
我有一个整数变量周期,用于制作虚拟列,如下所示: 图书馆(fastDummies) df <- data.frame(period = c(-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3)) df <- dummy_cols(df, select_columns =...