tidyverse를 사용하여 역으로 된 열 그룹의 클래스를 어떻게 변환 할 수 있습니까? 여기서 데이터 프레임 sumtbl은 임상 시험 환자 Bill과 Ted의 실험실 테스트 결과를 가지며, 역행하는 열의 클래스는 요인입니다. 나는 tidyrspread 함수를 사용하여 실험실 결과를 길고 넓게 변환합니다. 이 예제에서는 as.character를 사용합니다.
하나의 purrr :: map 호출에 여러 함수를 한 번에 전달하고 싶습니다. 여기서 함수에는 인수가 필요합니다. 의사 코드로 : funs <- c(median, mean)
mtcars %>%
purrr::map(funs, na.rm = TRUE)
이 코드는 실행 하지 않지만, 내가 무엇을 찾고 표시하기위한 것입니다 : 일부 인수와 함께 m
mutate_at과 which.max의 조합을 사용하여 아래에 설명 된대로 데이터 프레임을 조작하려고합니다. #This is basically what I want to achieve
df_want <- iris %>% group_by(Species) %>% mutate(Sepal.Length = Sepal.Length[which.max(Petal.Wid
다른 평가자가 측정 한 데이터 프레임이 있으며 평가자 간의 측정 상관 관계를 계산하려고합니다. 나는 위의 중첩 루프를 싫어, 바람직하게는 내 문제를 접근 tidyverse/A dplyr을 찾을 싶습니다 set.seed(123)
df <- data.table(
groups = rep(seq(1, 4, 1),100),
measurement = runif(4
목표 : 다른 열의 값에 따라 열에 NAs를 추가합니다. 예를 들어 5 개의 열 (하나의 ID 열과 4 개의 이진 변수 : caseID, var1, var2, var3, nocasedata)이있는 데이터 세트가있는 경우 "nocasedata"의 데이터를 평가하여 TRUE (데이터 없음) 또는 FALSE (데이터)를 제거한 다음 해당 열을 제거하고 세 개의
I는 두 개의 데이터 세트에 대한 관측 함유 dataframe이 화합물을 열 이름에 기초하여 긴 포맷 폭에서 dataframe을 바꿀 (A를 B) 열 이름에 의해 지정된 데이터 셋 관찰 유형 : mydf <- data.frame(meta1=paste0("a",1:2), meta2=paste0("b",1:2),
A_var1 = c(11:12)
ggplot, tidyverse, lubridate에 대해 쉽게 작업해야한다고 생각하지만 우아한 해결책을 찾지 못하는 것 같습니다. 목표 : 연도 및 월별 집계/요약/그룹화 된 데이터로 막대 그래프를 만듭니다. #Libraries
library(tidyverse)
library(lubridate)
# Data
date <- sample(seq(as
(필터링 후) 데이터 프레임의 각 그룹 수와 비율을 원합니다. 이 코드는 원하는 출력을 생성 library(dplyr)
df <- data_frame(id = sample(letters[1:3], 100, replace = TRUE),
value = rnorm(100))
summary <- filter(df, value > 0) %>%
임의의 수의 다른 확률 분포에서 가변 길이 값의 샘플을 가져오고 각 분포에서 샘플링 할 확률이 가중치가되도록 말하고 싶습니다. 내가 purrr의 map 기능을 사용하여이 작업을 수행 할 수 있어야처럼 보이지만 library(tidyverse)
set.seed(20171127)
# sample from 5 different probability dis
중첩 데이터 프레임 열의 데이터를 기반으로 데이터 프레임의 행을 필터링하려고합니다. 다음의 예를 생각해 library(tidyverse)
df <- structure(list(id = c(47L, 47L, 45L, 45L, 85L, 85L), src = c("bycity",
"indb", "bycity", "indb", "bycity", "i