假设我有一个dataframe,df,它看起来如下所示:
timestamp residence
2014/01/29 10:46:46 PM EST Virginia, USA
2014/01/29 10:51:01 PM EST Maryland, USA
2014/01/29 10:54:08 PM EST Massachusetts, USA
2014/01/29 10:55:00 PM EST Indiana, USA
2014/01/29 11:02:31 PM EST M
我需要子集我的数据框架,但我不知道使用什么条件。
df2<-subset(df, condition )
A part of the dataframe, `df`:
state value
a 1
b 2
c 3
a 1
b 4
c 5
我使用:value计算每个状态的table(df$state)列之和。
我需要创建一个日期框架,其中只显示value列和大于给定值x的行。如果x为3,则在新的数据框架中只需要有"state“列等于b或c的行。
我应该用什么代替“条件”?如何在条件下使用:table(df$state)
我有这样一个数据框架:
mydf <- data.frame(group=c(rep("a", 4),rep("b", 4), rep("c", 4)), score=sample(1:10, 12, replace=TRUE))
mydf
group score
1 a 10
2 a 9
3 a 2
4 a 3
5 b 1
6 b 10
7 b 1
8 b 10
9 c 3
10
R非常新。我需要在数据表SUM_COUNT_STATE中创建新列,它是每个州的COUNT列的总和。这可以在STATA中使用bysort STATE:egen SUM_COUNT_STATE = total(COUNT)或在Excel中使用sumif()来完成。
STATE COUNT SUM_COUNT_STATE
FL 70.88 210.42
RI 99.76 222.75
TX 34.55 160.89
CA 99.31 380.39
PA 80.12 175.22
PA 95.1 175.22
RI 13.72 222.75
FL
我有一个数据框(a),其中有两列:total_amount和Gender。我需要计算一下男性和女性的消费总额。
在性别栏中,也有NA。在运行以下命令时
tapply(a$total_amount,a$Gender, sum)
结果是:
F M
23623513 24935632
我的问题是:默认情况下,tapply是否删除了为分类选择的片段列中的缺失值,即本例中的性别?如果是,那么我们如何将它们包含在我们的结果中?
我有一个包含需要从另一个向量w相加的元素数量的向量v。我如何在R中做到这一点?
示例
v = c(4,0,3,3,0,0)
w = rexp(10,1)
因此,我需要一个包含c(w[1]+w[2]+w[3]+w[4],0,w[5]+w[6]+w[7],w[8]+w[9]+w[10],0,0)的新向量。我如何构造这样的向量呢?我想过使用apply,但我不知道该怎么做。for循环也可以工作,但零有一个问题。
我有这个数据框架
df<-data.frame(ID=c(1,1,2,2,2),A=c(1,2,1,2,3),B=c("A","T","T","A","G"))
ID A B
1 1 1 A
2 1 2 T
3 2 1 T
4 2 2 A
5 2 3 G
我需要这张总结表
summary_df <- data.frame(ID = c(1,2), sort_factor_and_combin_B = c("A-T","A-T-G"))
ID sort
我有一个数据集,其中包含三种动物的摄食数据,包括动物的标签I (1,2,3),在每次“用餐”时给出的饲料类型(A,B)和数量(kg):
Animal FeedType Amount(kg)
Animal1 A 10
Animal2 B 7
Animal3 A 4
Animal2 A 2
Animal1 B 5
Animal2 B 6
Animal3 A 2
使用这种方法,我希望能够输出下面的矩阵,其中有unique(
我刚刚开始学习R编程,对于处理重复的值,特别是在数据帧的单个列中的重复值,我没有什么疑问。例如,考虑一个'Sample‘dataframe `
> Sample
id time1 time2 user group
21 21 21.7 16.1 A 1
22 22 22.6 17.0 A 2
23 23 20.9 16.2 A 3
24 24
我有一个数据帧,其中包含一个名为ProgramName的变量,该变量包含不同程序的名称,但有时名称会发生变化。我想创建一个函数,为每个程序名创建一个数据帧。类似于subset函数的功能。 数据帧中还有其他还需要过滤的特征,因此下面的代码会处理这些问题 ma <- as.data.frame(Missing_AttendanceKIDS, stringsAsFactors = FALSE)
mi <- as.data.frame(Missing_AttendanceSIS, stringsAsFactors = FALSE)
mi <- mi %>% select(c(
我希望通过将连续的列作为行,将分类因子作为列标题进行分组,并将聚合记录作为平均值、最小值或最大值。这是一个基本的问题,也是我无法找到的答案。以虹膜数据为例。我想得到每个物种类别的sepal.width和sepal.length的平均值。 library(dplyr)
mydata2 <-iris
# Groupby function for dataframe in R
summarise_at(group_by(mydata2,Species),vars(Sepal.Length),funs(mean(.,na.rm=TRUE)))
OUTPUT
Species
我需要创建一个包含列(Swing,Blues,Contra)和行(M,F)的矩阵,使用来自data.frame的Ht数据。
我需要创建一个NA值矩阵,然后使用每个tapply函数的结果逐行填充该矩阵。
它需要看起来像这样:
Swing Blues Contra
M 174.6 186.8 194.5
F 177.7 178 180.4
我拥有的两个tapply函数是:
tapply(dancenewM$Ht,dancenewM$Type,mean)
tapply(dancenewF$Ht,dancenewF$Type,mean)
示例数据: