tidyr

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내 거대한 data.table에 구분 기호가있는 여러 열을 통합해야합니다. 그래서 에서 tidyr 패키지를 사용합니다. data.table 최적화 버전이 있습니까? library(data.table) data <- data.table(id=1:10, col1=11:20, col2=21:30, col3=31:40) print(data) library(

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R에 그룹화 된 행에 조건부로 새 열을 쓰는 방법?

데이터 프레임이 각 의 항목에는 (a, b, c) 세 가지 범주가 있고 각 범주에 대한 대답이 기록됩니다 (0 또는 1). 행에 따라 새로운 열을 Answer 열에 만들고 싶습니다. 필요한 것은 Item <- rep(c(1:3), each=3) Option <- rep(c('a','b','c'), times=3) Answer <- c(1,1,0,1,0

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정리할 때, 함수가`gather '함수를 사용하여 데이터 프레임을 넓게부터 길게 매핑하는 데는 어떤 기준이 필요합니까?

패키지의 gather에 대한 인수를 파악하려고합니다. 나는 문서에보고하고, 구문은 다음과 같습니다 stocks <- data.frame( time = as.Date('2009-01-01') + 0:9, X = rnorm(10, 0, 1), Y = rnorm(10, 0, 2), Z = rnorm(10, 0, 4) ) g

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tidyr에서 unnest 결과를 결합하는 방법은 무엇입니까?

데이터 x <- c(1:10, 13:22) y <- numeric(20) ## Create first segment y[1:10] <- 20:11 + rnorm(10, 0, 1.5) ## Create second segment y[11:20] <- seq(11, 15, len=10) + rnorm(10, 0, 1.5) 목표 구분 적 선형 회귀

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Dplyr로 결합하기 전에 두 데이터 프레임 사이의 이름 열 비교

dplyr에서 조인을 수행하기 전에 열을 비교하는 쉬운 방법이 있는지 궁금합니다. 다음은 두 가지 간단한 데이터 프레임입니다. 이름과 성을 기반으로 한 전체 참여를 원하지만 "Elizabeth Ray"vs "Elizabeth"와 같은 일부 철자 오류 또는 형식이 있습니다. 가입하기 전에이 열을 비교하고 싶습니다. 나는 인덱스와의 모든 차이점의 목록이나 벡터

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키/값 열의 이름을 바꾸려면 tidyr의 수집에 변수를 전달 하시겠습니까?

key 및 value 열의 이름을 바꾸는 데 사용할 문자 변수 쌍을 전달하는 사용자 지정 함수 내에 tidyr::gather()을 호출하고 싶습니다. 예 : myFunc <- function(mydata, key.col, val.col) { new.data <- tidyr::gather(data = mydata, key = key.col, valu

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dplyr tidyr 열 이름에 오류가 있습니다.

기능을 비행기 여행의 목적지 및 출발지 이름과 승객 수와 함께 데이터 세트의 tidyr에서 수행하려고합니다. 히트 맵에 사용될 테이블을 만들려고합니다. 따라서 행에 Origin 변수가 있고 열에 Destination 변수가 있어야합니다. 다른 인수 조합을 사용하여 코드를 실행하려고 시도했지만 spread_도 사용했지만 항상 오류가 발생합니다. 내가 key_

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R 속성의 정리 된 데이터 집합을 사용하는 것이 동일하지 않습니다.

내 목표는 내 데이터 집합으로 두 값 (T/D)의 비율을 조정하는 것이지만 내 데이터 집합을 정리하는 가장 좋은 방법 인 것 같습니다. tidyr 같은 것을 사용합니다. 나는 모으고 분리 시키려고 노력하고 있지만 약간의 딸꾹질이 있었다. head(df9) > GeneID D1 T1 D2 T2 D3 T3 D4 T4 D5 T5 D6 T6

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tidyr의 'unite_` vs`unite`를 사용하는 추가 열

다음 예에서 unite_() 출력에 unite() 출력에 추가 열이있는 이유는 무엇입니까? 여기 library(tidyr) x1 <- data.frame(Sample=c("A", "B"), "1"=c("-", "y"), "2"=c("-", "z"), "3"=c("x", "a"), check.names=F) # Sample 1 2 3 #

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에서 반복 행 값 - 규칙적인 데이터를 다음 데이터 프레임을 감안할 때

: 내가있을 생각하고 # key zone # 1 005 3 # 2 010 5 # 3 011 5 # 4 012 5 # 5 013 5 # 6 014 7 # 7 015 7 # 8 016 7 # 9 017 7 : df <- data.frame(start = c("005", "010", "014"), end = c("005", "