나는 most_used_words 데이터 프레임에있는 단어가있는 열을 분석하고 있습니다. 단어로. 2180 개 단어의 i를 AFINN의 어휘와 inner_join 만 (364)가 채점 most_used_words
word times_used
<chr> <int>
1 people 70
2 news 69
3 fake
왼쪽 열에 값이 있고 오른쪽 열에 해당 값의 빈도가있는 두 열 데이터 프레임이 있습니다. 이 데이터를 하나의 열만있는 새로운 데이터 프레임에 반영하고 싶습니다. 아래의 2 for 루프와 함께 작동하지만 내 데이터 (100k + 행 및 많은 데이터 프레임)가 매우 느립니다. 나는 적용 함수를 사용하여 시도했지만 그것을 밖으로 작동하지 못할 수 있습니다. da
홍채 테이블에 추가 열을 지정하여 동일한 종내에서 첫 번째 행은 NA이고 나머지 행은 1입니다. Petal.Width가 마지막 행 (위의 행), 또는 Petal.Width가 마지막 행과 다른 경우 0입니다. dplyr을 사용하여 어떻게 달성 할 수 있습니까? 아래의 변경 열이 필요합니다. Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
내가 바꿀 필요가있는 데이터 프레임에 문제가 있습니다. 나는이 명령이 : library(tidyverse)
df1 = df1 %>% gather(Day, value, Day01:Day31) %>% spread(Station, value)
을 그리고 난이 오류를 얻을 : library(dplyr)
test = rownames_to_column(df1,
종종 janitor 패키지의 clean_names() 기능을 사용합니다. 비슷한 기능이 요소 이름이나 문자로 구성되어있을 때 열 항목을 정리할 수 있는지 궁금합니다. "clean"이란 말은 관리 패키지에서 clean_names() 함수와 동일한 작업을 수행해야한다는 의미입니다. 공백을 밑줄로 변경하고, 대문자를 소문자로 변경하고, 전체 중지를 제거합니다.
데이터 세트를 정리하고 많은 요인 변수를 다시 코딩해야합니다. 이 작업을 수행하려면 rlang 및 map을 사용하고 싶습니다. 예제 데이터 세트 및 코드는 다음과 같습니다. 나는 거의 그것을 가지고 있다고 생각하지만, 나는 완전히 버그를 알아낼 수 없다. 어쩌면 내가 완전히 이해하지 못했기 때문일 것이다. rlang. 근무 세트 : recode = func
에서 여러 단어의 정확한 일치를 기반으로 새 열을 버리는 : 나는 일반적인 물고기 코드/이름으로 채워 열을 사용할 필요가 df <- data.frame(
Otherspp = c("suck SD", "BT", "SD RS", "RSS"),
Dominantspp = c("OM", "OM", "RSS", "CH"),
Commonspp =
데이터를 다른 테이블로 요약하는 응용 프로그램에서 가져온 데이터가 Excel에 있습니다. Excel에서 데이터가 잘 보이지만 R로 가져 오려고하면 일부 열이 건너 뛰고 정렬되지 않습니다. 데이터를 정리할 수 있도록 데이터를 정리해야합니다. 아래는 재현 가능한 샘플입니다. 다음은 df <- data.frame(` ` = c("cars","buses","","
어떻게 fwf가있는 파일의 벡터를 데이터 프레임으로 읽을 수 있습니까? 지금은 두 가지 방법을 생각할 수 있지만 실제로는 더 좋은 방법이 있어야한다고 생각합니다. 어떤 생각이라도 감사합니다. 사용 data.frame() + substring(). 그것은 일을하지만 데이터가 "불규칙적"이라면 쉽게 일반화 할 수 없습니다 (아래 블록과 같은 블록). 나는 대답
tidyverse 프레임 워크를 사용하여 달성 할 수있는 방법과 방법을 알고 싶습니다. my_fn <- function(list_char) {
data.frame(comma_separated = rep(paste0(list_char, collapse = ","),2),
second_col = "test",
stringsAsFa