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dplyr 코드 "df %> % group_by (date = cut (date, breaks ="1 hour "))"는 더 이상 원하는 결과를 생성하지 않습니까?

다음의 dplyr 코드를 사용하여 1 분의 시계열 데이터로부터 시간별 평균을 생성했습니다. 이 코드는 수개월 동안 작동했지만 최근에는 문제가있는 결과를 만들어 내고 있습니다. 다음 기능 중 하나를 사용하여 변경된 사항이 있습니까? group_by(), cut() 또는 summarise()? df <- structure(list(date = structure

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dplyr '개체를 찾을 수 없음'중간 값

이 문제는 저를 곤경에 빠뜨립니다. I는 다음 데이터 프레임을 가지고 library(dplyr) # approximation of data frame x <- data.frame(doy = sample(c(seq(200, 300)), 20, replace = T), year = sample(c("2000", "2005"), 20, rep

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Crystal Reports XI 누적 백분율로 표시된 교차 분석

요약 된 필드에 2 개의 별도 실행 누계가있는 크로스 탭을 만들었습니다. 이러한 요약 합계를 다른 요약 된 필드의 백분율로 표시해야합니다. (# RTotal0/Count of Gf.Gf_IDKEY)를 백분율로 표시된 요약 필드로 추가해야합니다. 아래 (# RTotal1/Count of Gf.Gf_IDKEY)는 백분율로 표시된 요약 필드입니다. 이렇게 할 방

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Grafana sumar sum sum 해상도

Grafana 3.1.1 속삭임 백엔드. 요약한다 (thermostat.living_room.heatstate :는 내 매개 변수 1. 다음 로 설정되어있는 경우 몇 분 하루에 한 동안 추적하기 위해 요약 사용하려고 은 내가 사용하고있는 문이다 , '1d', 'sum', false) 예상보다 훨씬 적은 총계를 표시합니다. 문제를 해결하기 위해 성명을 다음과

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dplyr에서 요약 된 데이터 프레임에 대한 산술 R

큰 데이터 집합을 가지고 있는데 어떤 수단을 생성하기 위해 dplyr()summarize을 사용합니다. 때때로 출력에 산술 연산을 수행하고 싶습니다. 예를 들어, "m.biomass"라고 말하면 출력의 평균을 얻고 싶습니다. 나는 이것을 시도했다 mean(data.sum[,7])와이 mean(as.list(data.sum[,7])). 이것을 성취 할 수있는

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숫자로 생성 된 정수 배열

하나의 정수를 기준으로 다른 값을 갖는 5 개의 버튼을 생성하고 싶습니다. 예를 들어 내가 30를 가지고 , 나는 10 20 30 40 50 value = 30 int1 = value - 20 int2 = value - 10 int3 = value int4 = value + 10 int5 = value + 20 buttoncode = "" %

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R dplyr는 선택된 변수에 여러 함수를 요약합니다.

평균을 기준으로 요약하고자하는 데이터 세트가 있지만 변수 중 최대 1 개까지 계산합니다. 이는, 예를 들어, 추가 할 수있는 간단한 방법이 나에게 max(Petal.Width)을 다음과 같은 결과 # A tibble: 3 × 5 Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width <fc

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tidyverse : 요약 할 때 특정 레벨의 카운트 수

그룹화 한 후에 요약 할 때 다른 요소의 특정 레벨 수를 계산하고 싶습니다. 아래의 작업 예제에서 각 그룹의 "male" 레벨 수를 계산하고 싶습니다. 저는 수, 집계 등등 많은 것들을 시도했지만 그것을하기위한 간단하고 깔끔한 방법을 찾을 수 없습니다. df <- data.frame(Group=replicate(20, sample(c("A","B"), 1)

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R에서 데이터 프레임을 통합하는 우아한 방법?

데이터 프레임의 고유 한 행을 가져 와서 다른 속성 행과 조인하고 싶습니다. 다음으로 품종 수를 셀 수있게하고 싶습니다. 특정 유형 또는 원산지의 고유 한 과일 수. fruit <- as.data.frame(unique(fruit[,2])) #get a list of unique fruits colnames(fruit)[1] <- "fruit" #this

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그룹 현명한 요약/I는 다음과 같은 형식 소요 2 개 개의 다른 학기에 두 과목의 데이터 세트가

dplyr 집합 : 효율적으로는 4 가지의 TBL을 만들 set.seed(200) sem <- sample(c("1", "2"), 200, replace = T) course <- sample(c("1", "2"), 200, replace = T) d.gender = sample(c(0, 1), 200, replace = T, prob = c(0.6,