dplyr

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R에서 dplyr을 사용하여 그룹화 된 평균 및 sds를 인쇄하는 방법이 있습니까 (예 : 많은 무작위 대조 시험 보고서에서 위약 및 약물 군에 대한 기본 인구 통계가보고되는 경우) . 순간 나는이 : 수단 아래 SDS를 배치 group_summary<- df %>% group_by(group) %>% summarise_at(vars(ag

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R dplyr - 다른 열의 특정 값의 위치를 기반으로 한 열의 값을 선택하십시오.

저는 보행주기 데이터로 작업하고 있습니다. 각 이드와 보행 트라이얼에 대해 8 개의 이벤트가 표시되어 있습니다. "LFCH"와 "RFCH"값은 왼쪽 다리와 오른쪽 다리의 보행주기의 시작과 끝을 나타 내기 때문에 각 시도에서 두 번 발생합니다. 샘플 데이터 프레임 : 나는 나의 현재 코드는 문제를 해결 Total_gait_left = Frame[The las

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조건이 충족 될 때 시퀀스를 반복하는 방법

나는이 질문의 변형을 발견했으며, 모듈러스가 사용될 수 있음을 알고 있지만, 힘든 시간을 보내고있다. ID와 초 단위의 일련의 관찰 결과가 있습니다. id에 의한 누적 된 시간 (초)이 5 초 이상 증가하면 카운트를 다시 시작하고 싶습니다. 누군가가 dplyr에서이 질문에 대답하도록 도울 수 있습니까? 원래 안양 df <- data.frame(id = c(

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다른 문자열과 함께 중첩 된 ifelse 문에서 grepl 사용

#working example col1 <- c("cat", "cats", "cat2", "dog", "carrot", "carrots", "broccoli", "squash", "tundra", "grassland", "grasslands") df <- as.data.frame(col1) 문자열이 동물, 야채 또는 생물체인지 여부를 식별하는 새

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dplyr | group_by 대 anti_join | 가장 효율적인 방법

내가 큰 데이터 세트가 있지만 여기에 내가 동일한 데이터 논쟁 문제 데이터가 샘플 데이터를 생성하고하는 것은 brand=c('MS', 'Google', 'Apple', 'MS', 'FB', 'Apple', 'Oracle') product=c('Window', 'Search', 'Iphone', 'Window', 'Network', 'Iphone', 'DB

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현재 행이없는 rollaply를 사용하십시오.

저는 몇 가지 요약 통계를 순환계로 계산하고자하는 간단한 data.frame을 가지고 있습니다. 예를 들어, 다섯 명 관찰 (2 시차, 앞서 현재 2)의 창을 통해 중간 압연 그러나 library(dplyr) x <- data.frame("vals" = rnorm(3e04)) y <- x %>% mutate(med5 = rollapply(da

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두 개의 데이터 테이블 일치 (Vlookup, dplyr, match(), left_join) 행 수 유지

"내 첫 번째 항목"테이블에 "tech_distance"테이블을 포함하고 싶습니다. 두 개의 데이터 테이블 : head(first_occurrences) Main year Second occurrence tech_distance 1 A01B 2004 E21B 1 0.7 2 A01B 2004 E21B 1 0.5 3 A01B 200

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dplyr에서 map2()를 사용하여 열 목록을 변경하는 방법

최근 학생 점수 데이터 항목 (학생 당 1 행, ID 열 및 여러 정수 값 열, 점수 구성 요소 당 하나씩)을 컴파일해야했습니다. . "마스터"데이터 프레임과 여러 보정 데이터 프레임 (대부분 NA 및 마스터에 대한 일부 업데이트 포함)을 결합하여 마스터의 최대 값과 모든 수정 사항을 결과에 포함시켜야했습니다. mutate() 호출 시퀀스를 복사하여 붙여

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범주 형 변수 백분율이 R 인 테이블

응답 옵션 (유리, 좋지 않음, 중립)이있는 일련의 범주 형 변수가 있습니다. 열에있는 모든 변수 10 개 (행당 하나의 변수)의 목록을 제공하는 열을 "유리, 좋지 않음, 중립"백분율로 표시하는 테이블을 R으로 만듭니다. R에서 가능합니까? 이상적으로 다른 카테고리 변수 (예 : 남성 vs. 여성이 질문에 어떻게 반응했는지 비교하는 등)로 그룹화 할 수도

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이 평균을 얻기위한 데이터 프레임

df1 <- read.table(text = "V1 V2 21140 -2 21140 0 21140 2 21140 -1 3878 0 3878 1 3878 2 20434 -1 20434 2 20434 1", header = TRUE) 에서 열을 집계 제가 조건은 다음과