mutate

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78 * 2 다른 변수의 열 입력을 기반으로 새 (78) 변수를 계산합니다. dplyr

"2 열"쌍인 a1 ... n 및 c1 ... n 시리즈를 기반으로 간단한 빼기를 만들고 싶습니다. dplyr에서 78 쌍 이상의 세 번째 열 b1 ... n을 작성합니다. 그러나 열을 올바르게 호출하는 방법과 각 열 쌍에 대해 행을 처리하는 방법을 알지 못합니다. df var C400.0 C403.7 C407.1 A399.6 A403.4 A406.4

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group_by를 사용할 때 mutate_at 평가 오류

mutate_at()는 group_by()와 함께 사용할 때와 첫 번째 (.vars) 인수로 열 위치에 숫자 벡터를 입력 할 때 평가 오류를 표시합니다. R 3.3.2 및 dplyr .vars 문자 벡터의 경우 0.5.0 잘 작동 (열을 사용하는 경우 R 3.4.2 및 dplyr 0.7.4 버전 작품 벌금을 사용하는 경우 문제가 나타난다 이름) 예 : #

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dplyr 체크 값

나는이 set.seed(2) require(tidyverse) data <- data.frame("TIME" = c(sample(seq(1:20), 20, replace = F), seq(21:30)), "ID" = c(rep("A", 10), rep("B", 10), rep("C", 10)), "LOC" = c(sam

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dplyr mutate : 동일한 돌연변이에서 다른 변수를 정의 할 때 돌연변이에 정의 된 변수를 사용합니다.

나는 약 800 만개의 레코드를 quantile (실제 응용 프로그램에서 decile)로 동일한 그룹으로 나누려고합니다. 각 그룹. 이것은 재현 가능한 예제가되기를 바랍니다 : require(Hmisc) # for weighted functions year <- c(10,10,20,20,30,30) hhinc99 <- c(101,102,301,301,

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GROUP_BY 다음 필터 및 R

에 계산이 내 데이터 내가 그룹별로 데이터를 필터링 할 https://www.dropbox.com/s/1n9hpyhcniaghh5/table.csv?dl=0 LABEL DATE TAU TYPE x y z 1 A 1 2 1 0.75 7 16 2 A 1 2 0 0.41 5 18 3 A 1 2 1 0.39 6 14 4 A 2 3 0 0.65 5

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dplyr에서 if_else가 예기치 않게 작동합니다.

목표는 숫자 변수를 요소 변수로 정의 된 수준으로 변환하고 dplyr 함수 mutate를 사용하여 원래 데이터 집합에서 덮어 씁니다. 이 이전 question에 대한 대답에 따라는 나는 원본 데이터 셋의 변수를 덮어 관리,하지만 지금은 dplyr의 mutate_의 중첩 if_else는 다음 예에서와 같이 예기치 않게 행동한다 : 새로운에서 library(d

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합계를 요인으로 변경하는 방법은 무엇입니까?

나는 일하고있는 금액을 합산해야하는 데이터 세트를 가지고 있습니다. 나는 다른 변수의 한 요소로부터 금액을 합산하는 별도의 변수를 만들고 싶습니다 (예제는 미국 금액 임). 다음은이 코드를 개별적으로 수행해야하는 이유입니다.이 코드를 어떻게 결합 할 수 있습니까? library(dplyr) new.data = old.data %>% group_

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지연 프로그래밍.

각 클래스의 가격 열에 대한 지연 논리를 얻는 데 도움을주십시오. 이것은 샘플 데이터 일 뿐이며 각 항공사에 많은 행이있을 것이며 2 개 항공사의 행 수가 같지 않을 것입니다. 입력 테이블. QR - 분기 AL - 항공 CL - 클래스 QR AL Cl Price 1 EM First 10000 2 EM First 10000 3 EM First 1000

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어떻게 dplyr에서 작동하는 문자열로 여러 열을 전달하는 :: mutate_at

I가 mutate에 대한 다음 (크게 단순화) dplyr 예 : xx <- data.frame(x = 1:10, y = c(rep(1,4),rep(2,6))) bla_fun <- function(x,y){cat(x," ",y,"\n"); min(x,y)} xx %>% rowwise() %>% mutate(z = bla_fun(x,y)) 나

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Dplyr 돌연변이 Dapply/Lapply로 두 그룹으로 다중 z- 점수를 계산하십시오.

두 개의 그룹으로 여러 변수의 Z- 점수를 계산하려고합니다. 데이터 =의 mtcars I는 Z-점수 싶어 변수 : 하나 개의 변수 (작업)는 z 점수 계산 vars <- c("mpg", "disp", "hp", "drat", "wt", "qsec") 여기 은 예이다 : mtcars %>% group_by(am, vs) %>% mutate(z_mpg = (m