dplyr

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c(#142#856#856.2#745, NA, #856#855, NA, #685, #663, #965.23, #855#658#744#122)과 같은 태그가있는 벡터가 있습니다. 단어는 날카롭게 구분됩니다. 각 다른 코드에 대해 하나의 열이있는 데이터 프레임을 만든 다음 그 행에 해당 코드가 있는지에 따라 1 또는 0 (또는 NA)을 씁니다. 아이디어는 각

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두 데이터 프레임을 바인딩 할 때 요인을 병합하는 방법은 무엇입니까?

매우 적은 재생 코드가 있습니다. 실제 데이터 세트는 더 크고 많은 요소가 있으므로 수동으로 요소를 나열하는 것은 실용적이지 않습니다. dplyr을 계속 사용하고자하는 데이터에 대한 흥미로운 변환도 있습니다. library(dplyr) a = data.frame(f=factor(c("a", "b")), g=c("a", "a")) b = data.fram

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특정 입력 열에 대해서만 dplyr 파이프 내에서 lapply를 사용하여 열을 만드는 방법은 무엇입니까?

내 데이터 집합의 이상 치를 몇 가지 그룹화 변수로 식별하고 싶습니다. 따라서 추가 값 컬럼에 대해 FALSE/TRUE 행을 가질 것입니다. 여기서는 숫자 변수 만 포함하겠습니다. library(AER) # Load Data data("CigarettesSW") head(CigarettesSW) # state yea

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NetworkD3 Sankey diagram in R : 각 링크의 가치를 계산하는 방법?

d3Network의 R 포트 예제를 따라 정교한 Sankey Plot을 작성하려고합니다 (여기에 명시된대로 : https://christophergandrud.github.io/networkD3/). 나는 다음과 같은 샘플 "에너지"데이터 세트로드 :은 "에너지"데이터 세트를 가져 오기이 # Load energy projection data UR

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dplyr을 사용하여 R 데이터 프레임의 평균 행 추가

두 개의 시스템에서 두 개의 벤치 마크를 실행하여 두 개의 메트릭을 수집합니다. 지금은을 추가 할 df1 <- data.frame(Benchmark = c("Benchmark1", "Benchmark2"), Metric1 = c(120, 200), Metric2 = c(200, 150)) df2 <- data.frame(Ben

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SparklyR에서 SQL Server에 테이블로드

2017 년 10 월을 기준으로 Sparklyr Spark Data Frames를 SQL Server에 쓸 수 있습니까? > DBI::dbWriteTable(con, "DZ_test", for_test) Error in (function (classes, fdef, mtable) : unable to find an inherited method

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rlang quoshures 및 dplyr을 통한 여러 인수 인수 전달

목표 : 데이터 프레임을 첫 번째 인수로 사용하는 함수를 작성한 다음 두 개의 추가 인수 인 argments 목록을 dplyr::select으로 전달하여 함수가 반환되도록합니다. 두 개의 데이터 프레임. 여기 는 argments df1 및 df2이 list 아닌 alist 취하는 것이 내가 선호하는 작업 예를 my_select <- function(.dat

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dplyr의 그룹 별 결과 표시

각 그룹의 결과를 반환하려고합니다. 각 그룹을 새로운 기능에 전달하는 올바른 방법은 무엇입니까? res<-data.frame(ballot1.y=c(1,2,1,2),ans=c(3,5,4,6))%>%group_by(ballot1.y)%>%mutate(res=head(myfunc(.))) myfunc<-function(vals){ paste0(val

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는 다음과 같이, 내가 종 데이터 프레임이 R

에서 N-수준의 열에 열을 분리 :이 같은 간다 있도록 df <- data.frame("especie" = c("abies", "abies", "acacia", "acacia", "acacia"), "use"=c("ornamental", "wood", "wood", "medicine", "firewood")) df especie use 1

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큰 데이터 세트의 빠른 하위 집합/조회/필터

요인 및 숫자 열이있는 큰 (많은 GB) 테이블에서 "가장 가까운"행을 반복적으로 조회해야합니다. 여기 df <- data.frame(factorA = rep(letters[1:3], 100000), factorB = sample(rep(letters[1:3], 100000), 3*100000, replace = FALSE