tidyr

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ggplot 축은 수집 된 데이터의 하위 집합에 대해 별도의 순서가 있으므로 결합 할 수 있습니까?

15 년 동안 다른 교육 수준을 가진 사람들의 주당 평균 소득을 보여주는 데이터 세트가 있습니다. 나는 두 가지 교육 수준 각각에 대한 값의 산점도를 만들려고 노력하고 있습니다. 그러나 어떤 이유로 내 계획은 각 교육 수준의 y 값을 따로 따로 주문한 다음에 쌓습니다. 나는 이것이 내가 원래 값을 수집하는 방법 또는 내가 줄거리를 생성하고 방법에 문제가 있

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날짜 시간 열이 나는 날짜 열이있는 tibble이 부분

의 열을 나열하려면 : 나는 부품의 목록 (년, 월, 일,시와 목록 열에에서 tranform 싶습니다 df <- structure(list(date = structure(c(1489494191.81966, 1489494125.153, 1489494058.48633, 1489493991.81966, 1489493925.153, 1489493858.4

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이벤트의 여러 인스턴스를 수집하고 나는이 유사한 데이터 세트가

단정 한 tibble 만들 dplyr 사용 방법 : library(tidyverse) df <- tibble( subjid = 1:5, event_1 = c("Watery eyes", # Event number 1 "Sore throat", "Vomiting", "Gastroenteritis vi

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업데이트 dplyr, dplyr :: select_vars dplyr :: select_vars에서

오류 (COLNAMES (데이터), ...) 오류 : 내가 사용 dplyr 업데이트 할 때 기능 "tidy_quotes"를 찾을 수 없습니다가 위의 오류가 나타납니다 이 : 나는 dplyr 사용하려고 또는 이 문제를 해결하는 방법을 확실하지 tidyr 때 if (packageVersion("devtools") < 1.6) { install.pack

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는

내가 보이는 DF을 말해봐 R의 그룹화 수단 값과 같은 : rat let num 1 A 3 3 c 12 3 B 41 1 B NA 1 A NA 2 B 2 2 C 20 1 C NA 2 A 33 3 C 10 내가 '쥐'GROUP_BY와 '하자'와 'NUM의 평균을 좀하고 싶습니다 '를 입력하고 그 값

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비례 데이터 프레임을 사용하여 행 수를 분할하는 방법

많은 수종 데이터에서 불행히도 같은 두 종을 기록하고 함께 계산합니다 (Sp2a 및 Sp2b 대신 Sp2를 계산했습니다). 나는 모든 샘플을 다시 방문하여 각 종 (예 : "북쪽"샘플, Sp2는 40 회 계산)의 해당 합계 수의 비율을 측정했으며 그 중 20 %가 Sp2a이고 80 %가 Sp2b이어야한다고 결정했습니다. 내가 samples <- c("nor

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행 (다른 이름)을 열로 - 복잡한 확산으로 만드시겠습니까?

이 데이터 프레임은 각 질문에 두 개의 하위 부분 (q1, q1_p2)이 있습니다. 나는 두 번째 subpart가 같은 줄에 있도록 대답을 이동하고 싶습니다. question answer q1 bleh q1_p2 bah q2 meh q2_p2 bleh 기본적으로 다음과 같습니다. question answer p2 q1 ble

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카운터 변수의 단계가 누락되었는지 확인하십시오.

참가자 당 한 행 (1-x라는 이름의 조사에 기반한 이름)의 데이터 파일이 있습니다. 모든 참가자가 데이터 집합에 있는지 확인하고 싶습니다. 이 연구는 그들이에 참가한 연구하는 학문이다, 참가자 personid입니다, 내 장난감 세트입니다 다음과 같습니다 df <- read.table(text = "personid study measurement 1

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확산은

내 데이터는 다음과 같습니다 I : 내가 그것을이처럼 보이게하려고 %> 체인을 사용하여 깔끔하게 정리하고 싶습니다. df <- structure(list(id = c(2L, 2L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L), start_end = structure(c(2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("end", "star

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열 그룹 모으기

응답자가 일련의 5 가지 질문을 수행하는 온라인 설문 조사 데이터가 있습니다. 나는에서 근무하고 데이터는 다음과 같습니다 P1 P2 P3 P4 P5 P1 P2 P3 P4 P5 P1 P2 P3 P4 P5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 원하는 출력은 다음과